基于C4.5决策树算法的MATLAB数据挖掘与分类系统

资 源 简 介

本项目实现C4.5决策树算法的核心功能，支持数据预处理、决策树构建与剪枝、分类预测及可视化。可处理离散和连续属性，自动选择最优分裂特征，生成清晰可解释的分类规则，适用于模式识别与数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于C4.5决策树算法的模式分类数据挖掘系统

项目介绍

本项目完整实现了C4.5决策树算法及其数据挖掘流程，专门用于解决模式分类问题。系统能够从训练数据中自动学习分类规则，构建可解释的决策树模型，并对未知样本进行准确分类。通过信息增益比特征选择、递归树构建和后剪枝优化等核心技术，确保模型兼具预测性能和泛化能力。

功能特性

• 数据预处理：支持CSV、MAT、Excel等多种格式数据导入，自动处理离散和连续型特征
• 智能特征选择：基于信息增益比计算，自动选择最优划分属性构建决策节点
• 决策树构建：采用递归算法生成完整的决策树结构，支持最小样本分割和最大深度参数控制
• 剪枝优化：集成后剪枝技术，防止过拟合，提升模型泛化性能
• 分类预测：对新样本进行快速分类，输出预测标签及概率分布
• 模型评估：提供准确率、召回率、F1-score等多维度性能指标
• 可视化展示：生成图形化决策树结构，直观展示分类规则路径
• 规则提取：输出可读性强的文本分类规则，便于模型解释与应用

使用方法

1. 数据准备：准备包含特征列和分类标签的训练数据集，确保测试集与训练集特征结构一致
2. 参数设置：配置最小样本分割阈值、最大树深度等参数（可选，系统提供默认值）
3. 模型训练：运行主程序，系统自动完成数据加载、预处理和决策树构建
4. 模型应用：输入测试数据，获取分类预测结果和模型性能报告
5. 结果查看：查看生成的决策树图形、文本分类规则及各项评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据集建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含数据读取与预处理模块、决策树训练构建模块、模型剪枝优化模块、预测分类模块以及结果可视化模块。该文件通过协调各功能组件，实现了从数据输入到模型输出的完整挖掘流水线，并提供用户交互接口用于参数设置和结果展示。