基于MATLAB的CART决策树多类别数据分类挖掘系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现CART决策树算法，支持多类别分类任务，涵盖数据预处理、模型构建与评估功能，为数据挖掘提供高效分类解决方案。

详 情 说 明

基于CART决策树的多类别数据分类挖掘系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的数据挖掘分类系统，采用CART（Classification and Regression Trees）决策树算法。系统能够高效处理多类别分类问题，提供从数据预处理、模型训练到预测评估的完整流程。通过基尼不纯度计算和递归二分分割技术，构建出可解释性强的分类模型，并支持可视化分析，帮助用户深入理解分类过程和模型性能。

功能特性

• 完整的数据处理流程：支持数据加载、清洗、预处理和特征标准化
• CART决策树算法：基于基尼不纯度进行节点分裂，支持多类别分类
• 灵活的模型参数：可配置最大树深度、最小叶子节点样本数等超参数
• 全面的模型评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 可视化分析：生成决策树结构图和混淆矩阵热力图，直观展示分类效果
• 特征重要性分析：量化各特征在分类决策中的贡献度排序

使用方法

数据准备

准备训练数据集（N×M数值矩阵）和对应的分类标签向量（N×1），以及测试数据集（K×M数值矩阵）。确保训练集和测试集的特征维度一致。

参数配置

根据需要设置以下可选参数：

• 最大树深度：控制决策树的复杂程度
• 最小叶子节点样本数：防止过拟合
• 基尼不纯度阈值：提前停止分裂的条件

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据预处理和特征工程
2. CART决策树模型训练
3. 测试数据预测分类
4. 模型性能评估与可视化输出

结果获取

系统运行后将输出：

• 训练完成的决策树模型结构
• 测试数据的预测分类结果
• 详细的评估指标报告
• 决策树可视化图形和混淆矩阵热力图
• 特征重要性排序列表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化功能）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、决策树模型训练、预测分类执行、模型评估指标计算以及结果可视化生成。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序工作，实现从数据输入到结果输出的完整分类挖掘流程。