基于MATLAB的C4.5决策树算法实现与可视化分析系统

资 源 简 介

本项目完整实现C4.5决策树算法的MATLAB程序，包含数据预处理、信息增益比计算、决策树构建与剪枝优化。系统支持自动建模、可视化树结构生成及模型性能评估，适用于分类数据分析与展示。

详 情 说 明

基于MATLAB的C4.5决策树算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台完整实现了C4.5决策树算法，涵盖数据预处理、特征选择、树构建、剪枝优化到模型评估的全流程。系统采用信息增益比作为特征选择准则，支持多类别分类任务，并提供直观的可视化决策树结构与详细的性能评估报告，便于用户进行数据挖掘与分类分析。

功能特性

• 完整的算法实现：实现C4.5核心流程，包括信息增益比计算、递归树构建、后剪枝优化
• 灵活的数据支持：兼容数值型与分类型特征，支持多分类标签与自定义数据集导入
• 可视化分析：自动生成PNG格式的决策树图形，直观展示节点分裂规则与分类路径
• 全面评估体系：提供准确率、召回率、混淆矩阵及特征重要性排序等多维度模型评估
• 实用扩展功能：支持预测结果输出、决策树规则导出及超参数自定义配置

使用方法

1. 数据准备：将训练数据（M×N特征矩阵）与标签数据（M×1标签向量）保存为MAT格式文件
2. 参数设置：在main.m中调整最大树深度、最小叶子样本数等超参数（可选）
3. 模型训练：运行main.m启动训练流程，系统自动完成数据预处理与决策树构建
4. 结果获取：查看生成的决策树可视化图片、预测结果文件及模型评估报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥4GB（处理大规模数据集时建议≥8GB）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、决策树模型训练、后剪枝优化、测试集预测、可视化图形生成以及模型性能评估等核心流程，通过结构化编程实现从数据输入到结果输出的端到端自动化处理，用户仅需配置数据路径即可完成全部分析任务。