基于MATLAB的ID3决策树分类器实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB语言实现了经典的ID3决策树算法，能够自动构建决策树模型并进行分类预测。程序支持离散数据的训练与测试，包括信息增益计算、最优属性选择和递归树构建等功能，适合机器学习入门学习与实践。

详 情 说 明

基于MATLAB的ID3算法决策树分类器实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程语言实现经典的ID3决策树算法，能够自动构建决策树模型并进行分类预测。该实现提供了从数据预处理到模型评估的完整解决方案，特别适合教学演示和小规模数据集分类任务。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现ID3决策树算法，包括信息增益计算、最优分裂属性选择
• 递归建树：采用递归程序设计方法构建完整的决策树结构
• 分类预测：支持对新数据样本进行分类预测
• 模型可视化：提供决策树图形化展示功能，直观呈现树形结构
• 性能评估：输出分类准确率报告和详细预测结果
• 数据兼容性：支持离散型数值和字符型分类数据，可处理缺失值

使用方法

1. 数据准备：将数据整理为MATLAB矩阵或表格格式，最后一列为类别标签
2. 模型训练：运行主程序进行决策树构建
3. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行分类预测
4. 结果分析：查看准确率报告和决策树可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 内存至少4GB（建议8GB以上）

文件说明

项目的主入口文件包含了完整的ID3算法实现流程，整合了数据读取与预处理、决策树构建核心逻辑、模型训练与预测功能、结果可视化显示以及性能评估模块。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到模型输出的全流程处理，用户可直接运行进行模型训练和预测分析。