MATLAB实现的C4.5决策树算法优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB完整实现了C4.5决策树算法，包含数据预处理、决策树构建与剪枝优化三大核心模块。系统支持连续属性离散化、缺失值处理，采用信息增益率作为分裂标准，并通过悲观错误剪枝策略提升模型泛化能力。

详 情 说 明

基于MATLAB的C4.5决策树算法实现与优化系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的C4.5决策树算法，采用MATLAB语言开发，提供了从数据预处理到模型评估的全流程解决方案。系统通过信息增益率作为属性选择标准，结合悲观错误剪枝策略进行模型优化，能够有效处理连续属性和缺失值问题，并生成可解释性强的决策规则。

功能特性

• 数据预处理模块：支持连续属性的等频离散化处理，提供多种缺失值填充策略
• 决策树构建模块：基于信息增益率的分裂准则，自动选择最优划分属性
• 剪枝优化模块：采用悲观错误剪枝方法，防止过拟合，提升模型泛化能力
• 分类预测模块：支持新样本的快速分类预测，输出类别标签和概率分布
• 可视化展示模块：生成决策树结构图、特征重要性排序及性能评估图表

使用方法

1. 数据准备：将训练数据保存为MATLAB表格格式，确保包含特征列和类别标签列
2. 参数配置：设置最大树深度、最小样本分裂数等超参数，选择预处理选项
3. 模型训练：运行主程序，系统自动完成数据预处理、决策树构建和剪枝优化
4. 结果分析：查看生成的分类准确率报告、决策树可视化图形和预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调数据读取与清洗、决策树模型的构建与剪枝优化、分类预测执行以及结果可视化展示等功能模块的协同工作，为用户提供一站式的算法应用体验。