MATLAB实现基于C4.5算法的决策树建模工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了一个高效的数据挖掘工具箱，核心采用C4.5算法构建决策树分类模型。支持混合数据类型处理、信息增益比属性选择与剪枝优化，并提供可视化树结构生成功能，帮助用户快速完成分类任务并避免过拟合。

详 情 说 明

基于C4.5算法的决策树建模工具

项目介绍

本项目是一个数据挖掘工具箱，核心功能是实现C4.5决策树分类算法。该工具能够自动处理包含连续型和离散型特征的混合数据集，通过信息增益比选择最优分裂属性构建决策树模型。项目提供完整的模型构建、可视化、预测和评估功能，支持剪枝操作以防止过拟合，适用于分类任务的数据挖掘应用。

功能特性

• 混合数据处理：支持同时处理连续型与离散型特征属性
• C4.5核心算法：基于信息增益比进行特征选择，构建决策树模型
• 防过拟合机制：提供基于误分类率的代价复杂度剪枝功能
• 可视化展示：生成直观的决策树结构图，展示分类规则路径
• 模型持久化：支持模型的保存与加载，便于重复使用
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1分数等多维度分类评估指标
• 灵活预测：支持对新样本的分类预测及概率分布输出

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（.csv或.mat格式），包含特征矩阵和类别标签
2. 参数配置：设置最大树深度、最小叶节点样本数等超参数（可选）
3. 模型训练：运行主程序，自动构建决策树分类模型
4. 模型验证：使用测试数据集验证模型性能（可选）
5. 结果获取：查看决策树可视化图形、预测结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能流程，实现了从数据读取、预处理到模型构建与评估的完整工作流。具体包括训练数据的加载与格式校验、决策树模型的递归构建过程、基于剪枝算法的模型优化处理、分类预测功能的执行以及最终结果的可视化展示与性能指标输出。该文件作为工具的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保用户可通过简洁的操作界面完成整个数据挖掘任务。