21、决策树的数据分类：原理、实现与应用

决策树的数据分类：原理、实现与应用

在数据分类领域，决策树是一种强大且直观的工具。它通过一系列问题对数据进行划分，最终将数据归类到不同的类别中。本文将深入探讨决策树的相关知识，包括图形绘制、数据同质性测量以及决策树的创建等方面。

1. 决策树图形绘制

在实际应用中，为了更直观地展示决策树的结构和逻辑，我们需要将其绘制出来。这里我们使用MATLAB来实现二叉决策树的绘制。

1.1 绘制函数

我们使用 DrawBinaryTree 函数来绘制任何二叉树。该函数的调用形式为：

function d = DrawBinaryTree( d, name )

其中， d 是一个包含决策标准的数据结构， name 是可选的图形名称，若未提供则使用默认名称 'Binary Tree' 。

1.2 绘制原理

在二叉树中，行数 m 与节点数 n 之间存在几何级数关系，通过公式 m = log2(n) 可以计算出行数。函数首先检查输入参数的数量，若未提供输入则运行演示或返回默认数据结构。接着，它会创建一个新的图形，并根据二叉树的结构将节点分配到不同的行中。第一行有一个节点，第二行有两个节点，第三行有四个节点，以此类推。

在绘制节点时，函数会计算每个节点的底部和顶部点，这些点将作为连接节点的线