MATLAB实现的C4.5决策树分类器

资 源 简 介

本项目使用MATLAB完成了C4.5决策树算法的实现，支持离散与连续属性的自动处理、基于信息增益率的特征选择以及剪枝优化，可用于分类任务并有效防止过拟合。

详 情 说 明

基于C4.5算法的MATLAB决策树分类器

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，能够有效处理同时包含离散和连续属性的混合类型数据集，并通过剪枝技术优化模型泛化能力，最终生成可解释性强的树形分类规则。

功能特性

• 自动数据类型处理：支持数值型特征与分类型特征的混合输入，自动识别并采用相应的分裂策略。
• 最优特征选择：基于信息增益率准则选择分裂属性，有效规避信息增益对多值属性的偏好。
• 防止过拟合：集成后剪枝优化技术，可配置剪枝参数以控制模型复杂度。
• 模型可视化：提供决策树结构的图形化展示，直观呈现分类逻辑。
• 分类预测：支持对新样本的类别预测，并可输出概率估计。
• 模型持久化：允许将训练好的决策树模型保存至本地文件或从文件加载，方便复用。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据组织为MATLAB表格或矩阵格式，确保包含特征列和标签列。缺失值请用NaN表示。
2. 配置参数（可选）：根据需要设置最大树深度、节点最小样本数、剪枝置信度等超参数。
3. 训练模型：调用主训练函数，输入数据与参数，生成决策树模型。
4. 进行评估：使用训练好的模型对测试集进行预测，并获得准确率、召回率等性能指标。
5. 保存/加载模型：可将模型结构保存以便后续直接加载使用，无需重新训练。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱。

文件说明

主程序文件作为项目的总控入口与功能演示核心，承担了集成调度、示例运行与结果展示的关键角色。它具体实现了从数据加载与预处理、模型参数配置、决策树训练与剪枝，到模型可视化、预测评估以及最终结果导出的全流程自动化演示，为用户提供完整的算法应用范例。