MATLAB经典决策树算法源码学习资源包

资 源 简 介

本项目整合了三种经典决策树算法（C4.5、ID3和CART_iris）的MATLAB源码，附带代码解析说明和可视化测试环境，便于用户对比学习不同算法的实现逻辑与应用场景，适合算法研究与教学实践。

详 情 说 明

网络决策树源码收集与学习研究项目

项目介绍

本项目致力于收集、整合并解析三种经典决策树算法（C4.5、ID3和CART）的源码实现，构建一个系统性的学习与研究资源库。项目以iris数据集为基础，支持用户自定义数据输入，提供代码解析说明、决策树可视化、模型性能比较等功能，旨在帮助使用者深入理解决策树算法的原理、差异及应用场景。

功能特性

• 源码集成：整合C4.5、ID3、CART三种经典决策树算法的完整实现代码
• 数据兼容：支持标准iris数据集及用户自定义数据集的导入与预处理
• 可视化分析：生成决策树结构图，直观展示算法构建的树模型
• 性能评估：输出模型分类准确性比较报告及算法执行性能指标对比表
• 教学研究：提供详细的代码注释与算法原理说明，便于学习与研究

使用方法

1. 准备数据：将iris数据集（CSV格式）或自定义数据集放置于指定数据目录
2. 运行主程序：执行主控文件启动算法比较分析流程
3. 查看结果：

- 在输出目录查看生成的决策树可视化图像 - 查阅模型准确性比较报告和性能指标对比表

1. 参数调整：可根据需要修改算法参数，重新运行以观察不同设置下的效果差异

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：需要安装MATLAB运行环境
• 内存需求：建议至少4GB可用内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主控程序作为项目的核心调度模块，承担了算法选择与参数初始化、数据加载与预处理、决策树模型建立与测试、结果可视化与性能比较分析等关键功能。具体实现了集成调用三种决策树算法的统一接口，控制整个分析流程的执行顺序，生成算法比较所需的各类输出结果，并提供了用户交互界面用于选择不同的分析模式。