%% 使用id3決策樹演算法**銷量高低
clc;
clear ;
%% 資料預處理
disp('正在進行資料預處理...');
[matrix,attributes_label,attributes] = id3_preprocess();
%% 構造id3決策樹，其中id3()為自定義函式
disp('資料預處理完成，正在進行構造樹...');
tree = id3(matrix,attributes_label,attributes);
%% 列印並畫決策樹
[nodeids,nodevalues] = print_tree(tree);
tree_plot(nodeids,nodevalues);
disp('id3演算法構建決策樹完成！');
函式id3：
函式print_tree：
函式tree_plot：
決策樹分類
一 分類的概念 分類是一種重要的資料分析形式，分類方法用於 資料物件的離散類別，而 則用於 資料物件的連續取值 資料分類是兩個階段的過程，包括學習階段和分類階段 學習階段 訓練階段 就是建立描述預先定義的資料類或概念集的分類器 而訓練集是有資料庫元祖和與他們相互關聯的類標號組成 類標號屬性是離散值和...
分類決策樹
決策樹是基於特徵對例項進行分類的樹形結構。決策樹學習演算法包括 特徵選擇 樹的生成和樹的剪枝。2.1.id3 1 針對當前的集合，計算每個特徵的資訊增益 2 選擇資訊增益最大的特徵作為當前節點的決策決策特徵 3 根據特徵不同的類別劃分到不同的子節點 比如年齡特徵有青年，中年，老年，則劃分到3顆子樹 ...
分類決策樹
決策樹是乙個簡單易用的機器學習演算法，具有很好的實用性。在風險評估 資料分類 專家系統中都能見到決策樹的身影。決策樹其實是一系列的if then規則的集合，它有可讀性良好，分類速度快等優點。把決策樹看成是一些if then規則的集合，在每一層樹上根據屬性的值判斷走勢，至到遇到葉節點，葉節點對應的就是...