数据挖掘中CART算法实现

资 源 简 介

数据挖掘中CART算法实现

详 情 说 明

CART（Classification and Regression Trees）算法是一种广泛用于数据挖掘的决策树方法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过递归地分割数据，构建一棵二叉树，每个内部节点代表一个特征判断，而叶子节点则对应预测结果。

核心思路 CART采用基尼不纯度（Gini impurity）作为分类问题的分割标准，选择使得子节点纯度最高的特征和切分点。对于回归问题，则使用均方误差（MSE）最小化原则。算法通过以下步骤实现： 递归分割：从根节点开始，遍历所有可能的特征和分割点，选择最优划分。 停止条件：当节点样本数少于阈值、基尼不纯度达到下限或树深度超过限制时停止分裂。 剪枝优化：为避免过拟合，可通过后剪枝（如代价复杂度剪枝）简化模型。

MATLAB实现要点 MATLAB的统计与机器学习工具箱提供了`fitctree`（分类）和`fitrtree`（回归）函数，可直接调用CART算法。若需手动实现，需注意： 数据预处理：处理缺失值和离散特征，MATLAB的`table`类型便于结构化数据操作。 节点分割逻辑：利用循环和条件语句评估每个特征的分割增益，存储树结构（如使用嵌套结构体）。 可视化：通过`view(tree,'Mode','graph')`生成决策树图形，便于调试和分析。

优势与局限 CART的优势在于解释性强、可处理混合数据类型，但对噪声敏感且可能生成复杂树。MATLAB的实现结合了并行计算和高效矩阵运算，适合中等规模数据集。

（注：具体代码实现建议参考MATLAB文档或封装函数，此处聚焦算法逻辑与实现框架。）