基于ID3决策树算法的MATLAB数据分类系统

资 源 简 介

本项目完整实现了ID3决策树算法，涵盖信息增益计算、树形结构构建与分类预测功能，支持离散数据处理并内置可视化模块，便于分析决策路径。适用于机器学习教学与分类任务实践。

详 情 说 明

基于ID3决策树算法的数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的ID3决策树分类系统，核心基于信息熵与信息增益理论，能够从带标签的训练数据中自动构建分类模型。系统支持数据预处理、模型训练、可视化展示、分类预测及性能评估等一系列功能，为用户提供一个端到端的数据分类解决方案。ID3算法特别适用于处理离散型特征数据，通过递归地选择信息增益最大的特征进行节点分裂，最终形成具有清晰决策规则的树形结构。

功能特性

• 完整的ID3算法实现：核心模块包含信息熵计算、信息增益比较、递归决策树构建。
• 数据预处理：自动识别并处理数据中的缺失值与异常值，保证模型训练的稳定性。
• 决策树可视化：生成直观的树形结构图，清晰展示节点分裂属性和分类路径。
• 新数据分类预测：对新的测试样本进行分类，并输出预测标签及对应的置信度。
• 全面的模型评估：提供准确率、召回率、精确率、F1分数以及混淆矩阵等多种评估指标，量化模型性能。
• 超参数灵活配置：支持用户设置最大树深度、叶子节点最小样本数等参数，以控制模型复杂度与防止过拟合。

使用方法

1. 准备数据：确保训练数据为M×N的数值矩阵或表格，对应类别标签为M×1的向量。测试数据格式需与训练数据保持一致。
2. 配置参数（可选）：根据需要，设定决策树构建的超参数，如最大深度 (max_depth) 等。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练、评估及可视化全过程。
4. 获取结果：程序运行后，将输出训练好的决策树模型、测试数据的预测结果、决策树可视化图形以及详细的模型评估报告。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 编程语言： MATLAB
• 必要工具箱： 需要MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox以支持部分计算和绘图功能。

文件说明

主程序文件集成了项目的全部核心流程，其功能包括：接收用户输入的数据与参数指令，协调调用数据预处理、ID3决策树构建、模型可视化、分类预测以及性能评估等各核心模块，最终将模型与各类结果输出给用户，是整个系统的控制中枢和功能调度中心。