ID3决策树的 MATLAB 实现

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本文详细介绍了如何在MATLAB中实现ID3决策树算法,包括数据准备、算法实现和使用决策树进行分类的过程,展示了从数据导入到生成决策树的完整步骤。

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ID3决策树的 MATLAB 实现

决策树是一种常用的机器学习算法,它可以用于分类和回归问题。其中 ID3 决策树是最早提出的决策树算法之一,它基于信息熵来选择最佳划分属性。本文将介绍如何使用 MATLAB 来实现 ID3 决策树算法。

数据准备

我们使用一个简单的示例数据集来演示决策树的生成过程。该数据集包含 4 个属性和 14 个样本,其中 “Class” 表示每个样本的分类结果,其余三个属性是离散型的。

首先,我们需要将数据集导入 MATLAB,并将其转化为表格形式:

data = readtable('data.csv');

在导入数据后,我们需要将表格中的字符型数据转化为数字型数据。这可以通过将字符型数据映射为唯一的数字 ID 来实现,例如:

data
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