MATLAB实现的C4.5决策树数据挖掘工具

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了经典的C4.5决策树算法，支持解析CSV格式的数据集（含离散或连续属性），自动计算信息增益率以优化属性切分，并生成完整的分类决策树，适用于高效的数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于C4.5算法的决策树挖掘工具

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了数据挖掘中的经典算法——C4.5决策树生成器。能够从CSV格式的数据集中解析输入，自动计算信息增益率来最优切分属性，并生成完整的分类决策树。支持剪枝策略以减少过拟合，并提供直观的可视化树状模型。适用于数据分类、模式识别及机器学习基础研究。

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功能特性

• 数据兼容性强：支持CSV或MATLAB二维表格输入，可处理包含离散/连续属性的混合数据类型，并能处理含缺失值的数据。
• 核心算法完善：基于信息增益率进行属性切分选择，实现递归树构建与剪枝优化。
• 可视化结果直观：生成并图形化展示决策树模型，便于理解分类规则。
• 预测功能完整：对新样本进行分类预测，输出标签向量及概率评估报告。

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使用方法

1. 准备数据：确保数据文件为CSV格式，首行是特征名，最后一列为分类标签。
2. 运行主程序：执行main.m文件，程序将自动加载数据、训练决策树模型并显示可视化结果。
3. 模型预测：使用训练好的模型对新数据进行分类预测。

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系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB基础环境（无需额外工具箱）

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文件说明

主程序文件集成了数据加载与预处理、决策树递归构建、剪枝策略实施、树模型可视化以及分类预测等核心功能模块，通过顺序执行各模块完成从数据输入到模型输出的全过程处理。