基于MATLAB的ID3算法决策树实现与可视化分析系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现ID3决策树算法，提供完整的离散属性分类解决方案。具备数据预处理、特征选择、决策树构建及可视化功能，支持交互式分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的ID3算法决策树实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了经典的ID3（Iterative Dichotomiser 3）决策树算法，构建了一个完整的分类决策系统。系统能够自动处理离散属性数据集，通过信息增益计算选择最优分裂特征，递归构建决策树模型，并提供直观的可视化分析界面。适用于数据挖掘、机器学习教学演示和实际分类任务应用场景。

功能特性

• 智能数据预处理：自动识别并处理数据中的缺失值，完成必要的数据类型转换
• 最优特征选择：基于信息熵计算的信息增益优化算法，确保每次分裂选择最有效的特征属性
• 完整决策树构建：采用递归算法构建完整的树形数据结构，支持灵活的参数配置
• 高效分类预测：利用构建的决策树模型对新样本进行快速准确的分类预测
• 直观可视化展示：生成清晰的决策树图形化结构，提供分类规则的可视化解释
• 全面模型评估：自动生成准确率、召回率、F1分数等多维度性能评估报告

使用方法

数据准备

输入训练数据集应为n×m维矩阵，其中包含n个样本，前m-1列为特征属性，最后一列为分类标签。同时需提供1×m字符串数组作为属性名称，以及用于预测的k×m维测试数据集。

参数设置

支持设置最大树深度、最小样本分裂数等可选参数，以控制决策树的复杂度和防止过拟合。

运行流程

1. 加载训练数据集和属性名称
2. 配置算法参数（可选）
3. 执行决策树训练过程
4. 使用测试数据进行预测分类
5. 查看可视化决策树结构和分类规则
6. 分析模型评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件整合了数据加载与验证、核心算法参数初始化、决策树模型的完整训练流程、新数据的分类预测功能、图形化结果展示界面生成以及模型性能评估指标计算等关键模块，为用户提供一站式决策树分析解决方案。