MATLAB实现的C4.5决策树分类系统

资 源 简 介

本项目提供了C4.5决策树算法的完整MATLAB实现，支持离散与连续型数据分类。具备数据预处理、树构建、剪枝优化、预测及可视化功能，通过信息增益比进行特征选择，便于用户自定义数据集与应用分析。

详 情 说 明

基于C4.5算法的决策树分类系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的C4.5决策树算法的MATLAB实现。该系统能够处理包含离散型和连续型特征的混合数据，通过信息增益比选择最优划分属性来构建决策树。项目集成了数据预处理、模型训练、剪枝优化、分类预测以及决策树可视化等功能，旨在构建一个高精度、强泛化能力的分类模型，并可输出详细的模型评估指标。

功能特性

• 混合数据类型处理：支持对离散型（分类）和连续型（数值）特征进行统一处理。
• C4.5核心算法：采用信息增益比作为属性选择标准，有效减少对取值较多属性的偏好。
• 模型优化与剪枝：实现了剪枝功能，用户可配置剪枝阈值等参数，以防止过拟合，提升模型泛化能力。
• 直观的结果展示：可生成决策树的结构图，清晰展示节点的划分规则和分类路径。
• 全面的预测与评估：对新数据进行分类预测，并可计算准确率等性能指标以评估模型效果。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据与测试数据准备为MATLAB表格或矩阵格式。确保数据包含特征列和类别标签列，类别标签应为离散值。
2. 配置参数（可选）：根据需要设置模型超参数，如剪枝阈值、最大树深度等。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、决策树构建、剪枝、预测及可视化全过程。
4. 获取结果：程序运行后，将输出训练好的决策树模型、测试数据的预测分类标签、决策树可视化图形以及模型评估指标。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必需工具箱：需要 MATLAB 基础模块，部分可视化功能可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件集成了本项目的所有核心流程，其功能包括控制整个系统的执行流程，协调数据预处理、决策树模型的训练与优化、对未知数据进行分类预测，并最终生成可视化结果与性能评估报告。