基于MATLAB的C4.5决策树分类器实现

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的C4.5决策树算法的MATLAB实现，支持数据预处理、信息增益比计算、递归树生成与剪枝优化，并能输出分类规则和可视化决策树，适用于分类任务的教学与研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的C4.5决策树分类器

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了一个完整的C4.5决策树分类算法。C4.5是ID3算法的改进版本，通过引入信息增益比作为特征选择标准，能够有效处理连续属性和缺失值问题，并有效避免过拟合。该实现包含了从数据预处理到模型构建、剪枝优化和预测评估的全流程功能。

功能特性

• 完整算法实现：严格遵循C4.5算法流程，包括信息增益比计算、递归树构建
• 后剪枝优化：支持基于验证集的悲观错误剪枝，提高模型泛化能力
• 灵活数据处理：支持数值型和分类型特征的自动识别与处理
• 多维度输出：提供决策树结构展示、分类预测结果、决策规则文本描述
• 可视化支持：可选图形化决策树展示，直观呈现模型结构
• 参数可配置：支持最小样本分裂阈值、最大树深度等关键参数调节

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：将特征数据组织为M×N维矩阵，类别标签组织为M×1维向量
2. 设置参数：根据需要配置算法参数（如不设置则使用默认参数）
3. 训练模型：调用主函数进行决策树构建和优化
4. 进行预测：使用训练好的模型对新样本进行分类预测
5. 结果分析：查看决策规则、模型结构及预测准确率

代码示例

% 加载示例数据 load('sample_data.mat');

% 设置算法参数（可选） params.min_samples_split = 10; params.max_depth = 8;

% 训练C4.5决策树模型 tree_model = main(features, labels, params);

% 对新样本进行预测 predictions = predict_tree(tree_model, new_features);

% 可视化决策树（可选） visualize_tree(tree_model);

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、特征选择、决策树递归生成、模型剪枝优化以及结果输出等核心功能模块。它作为整个分类器的入口点，负责协调各算法组件的执行流程，处理用户输入的参数设置，并最终输出训练完成的决策树模型结构。该文件还实现了模型验证和性能评估功能，确保生成的分类器具备良好的预测准确性。