Decision tree (matlab code)

资 源 简 介

Decision tree (matlab code)

详 情 说 明

决策树是一种经典的机器学习分类方法，通过树形结构对数据进行递归划分。在Matlab环境下实现决策树分类，通常会涉及两个核心组件：树数据结构和属性集。

分类过程从根节点开始，每个内部节点都对应一个属性的测试。系统会根据当前实例在该属性上的取值，选择相应的分支向下移动。当到达叶节点时，该节点存储的类别标签就是最终的分类结果。

树数据结构通常包含以下关键信息： 节点类型标识（内部节点/叶节点） 对于内部节点：划分属性和各个分支对应的子节点 对于叶节点：类别标签

属性字符串数组需要特别注意排除了类别属性，因为分类过程正是基于这些特征属性进行的决策。在实现时，要确保属性顺序与训练阶段完全一致，这是保证分类正确性的重要前提。

这种分类方法的优势在于直观可解释，每个决策路径都能明确展示分类依据。对于数值型和类别型属性，决策树都能很好地处理，这也是它在Matlab数据分析中被广泛应用的原因之一。