MATLAB R2007a分类回归树分析系统发布

资 源 简 介

该项目基于MATLAB R2007a平台开发，实现了分类回归树的完整构建与预测功能。用户输入训练数据后即可生成树模型，并对新数据进行自动分类和回归分析。代码经严格测试，运行稳定可靠。

详 情 说 明

基于MATLAB R2007a的分类回归树分析系统

项目介绍

本项目在MATLAB R2007a环境下实现了一套完整的分类回归树（CART）算法分析系统。系统提供了从数据输入、模型构建到预测分析的全流程功能，代码经过严格调试，确保在指定MATLAB版本中稳定运行。该系统适用于数据分类与回归预测任务，可用于学术研究或简单的实际数据分析应用。

功能特性

• 算法实现: 完整实现了分类回归树算法，支持分类树和回归树两种模式
• 数据预处理: 内置数据清洗和格式化功能，确保输入数据符合建模要求
• 模型训练: 根据训练数据自动构建最优分类回归树模型
• 预测功能: 利用训练好的模型对新数据进行分类或回归预测
• 结果可视化: 提供树结构可视化展示功能（可选）
• 模型评估: 包含模型性能评估指标计算功能

使用方法

1. 准备数据: 将训练数据整理为MATLAB二维数组格式，最后一列为标签/目标变量
2. 运行系统: 在MATLAB命令窗口执行主程序文件
3. 输入数据: 按照提示输入训练数据集文件路径或直接在工作区载入数据矩阵
4. 参数设置: 根据需求设置树的最大深度、最小节点样本数等参数（可选）
5. 模型训练: 系统自动完成分类回归树的构建过程
6. 结果应用: 获取树模型对象，可用于后续预测分析任务

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2007a（版本必须匹配）
• 操作系统: Windows XP/Vista/7 或兼容的Unix/Linux系统
• 内存要求: 至少512MB RAM（具体取决于数据规模）
• 磁盘空间: 至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与验证、分类回归树算法的完整实现流程、模型训练过程控制、树结构的构建与优化、预测功能的执行逻辑以及结果输出与展示管理。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保分析流程的顺利执行。