基于MATLAB的C4.5决策树数据挖掘系统实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB环境下完整的C4.5决策树算法实现，涵盖数据预处理、决策树构建、剪枝优化与分类预测功能。支持离散及连续型数据，可自动选取最优分割属性并生成可解释规则，适用于数据挖掘与机器学习任务。

详 情 说 明

基于C4.5决策树算法的数据挖掘系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，完整实现了经典的C4.5决策树算法。系统集成了数据预处理、决策树构建、剪枝优化和分类预测等核心功能，能够有效处理离散型和连续型混合数据，自动选择最优分割属性，生成易于理解的决策规则，并提供直观的可视化展示。

功能特性

• 完整算法实现：包含信息增益比计算、递归树构建、后剪枝优化等C4.5核心组件
• 混合数据处理：支持离散型和连续型特征的自动识别与处理
• 智能分割选择：基于增益比准则自动确定最优属性分割点
• 模型优化：采用误差降低剪枝技术防止过拟合，提升泛化能力
• 结果可视化：生成图形化决策树结构，直观展示分类路径
• 规则提取：输出可解释的if-then分类规则集，便于业务理解

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵）、类别标签向量（N×1）和测试数据集
2. 参数设置：配置最小叶节点样本数、最大树深度等超参数
3. 模型训练：运行主程序进行决策树构建和剪枝优化
4. 结果获取：系统输出决策树模型、分类准确率、预测标签、决策规则和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理模块的调用、决策树模型的训练与优化过程、测试集分类预测的执行，以及最终结果的综合输出与可视化展示。该文件整合了所有算法模块，为用户提供一站式的数据挖掘解决方案。