MATLAB实现的C4.5决策树分类与可视化工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了C4.5决策树算法，支持混合类型数据处理、信息增益率自动计算以及决策树可视化。适用于分类任务的数据分析与模型解释，帮助用户快速构建可理解的分类模型。

详 情 说 明

基于MATLAB的C4.5决策树分类算法实现与可视化分析工具

项目介绍

本项目在MATLAB环境中完整实现了经典的C4.5决策树分类算法。该算法通过信息增益率进行特征选择，能够有效处理包含离散和连续属性的混合数据集，并生成易于理解的决策规则。项目集成了模型构建、剪枝优化、可视化展示和性能评估等功能，为数据分类任务提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 混合数据处理：同时支持离散型属性和连续型属性的处理与分裂
• 智能特征选择：基于信息增益率自动选择最优分裂属性，提升模型性能
• 可解释性建模：生成结构清晰的决策树，直观展示分类决策路径
• 防止过拟合：支持预剪枝和后剪枝操作，提高模型泛化能力
• 可视化分析：提供决策树图形化展示功能，便于模型分析与理解
• 全面评估体系：包含准确率、召回率、F1分数等多维度模型评估指标
• 特征重要性分析：基于信息增益率计算特征贡献度排名

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（MATLAB表格或矩阵格式），明确特征属性类型（离散/连续）
2. 参数设置：根据需求设置最小分裂样本数、最大树深度等超参数（可选）
3. 模型训练：运行主程序，输入训练数据及相关参数，构建决策树模型
4. 模型评估：使用测试数据集（可选）评估模型性能，生成评估报告
5. 结果应用：使用训练好的模型对新样本进行分类预测，获取分类标签

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于部分辅助函数）
• 至少4GB内存（处理大规模数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，实现了从数据预处理到模型评估的完整流程。具体包括数据加载与格式校验、属性类型识别与处理、决策树递归构建算法、基于信息增益率的特征选择机制、树形结构可视化生成、模型剪枝优化处理、分类预测执行以及多维度性能评估指标计算等功能模块。