决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行)

资 源 简 介

决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行)

详 情 说 明

C4.5算法是决策树学习的经典实现之一，它在ID3算法基础上进行了重要改进。该算法通过递归地将数据集划分为更纯净的子集来构建决策树模型，最终形成一个树形结构的分类器。

算法核心流程遵循自顶向下的分治策略：

初始阶段：根节点包含完整的训练数据集。算法会计算当前节点中各个属性的信息增益比，这是C4.5改进ID3的关键——用信息增益比代替单纯的信息增益，有效解决了属性偏向性问题。

属性选择：对于每个候选属性，算法会： 计算划分后的信息增益 考虑属性的固有信息（分裂信息） 最终选择信息增益比最大的属性作为当前节点的测试属性

节点分裂：根据选定属性的不同取值创建分支，将训练实例分配到相应子节点。对于连续属性，C4.5会自动找到最佳分割点将其离散化。

递归构建：对每个子节点重复上述过程，直到满足停止条件： 节点中所有实例属于同一类别 没有剩余属性可供划分 实例数量低于预定义阈值

在Matlab实现时需要特别注意： 需要预处理缺失值处理机制 包含剪枝功能防止过拟合 对连续属性的特殊处理 递归终止条件的精确控制

最终的决策树模型可以对新样本进行分类预测，通过从根节点开始沿着属性测试路径向下遍历，直到到达某个叶节点，该叶节点的类别标签即为预测结果。