ID3决策树算法-iris数据集-matlab实现-决策树绘制

此程序主要实现对数据的加载和处理，首先加载数据，本算法选择的数据集是鸢尾花数据集，加载的数据形式是元胞数组，本程序先把其转换成字符串数组，后对字符串数组进行处理，将数据部分和标签部分分隔开，数据部分转换成数组形式，标签部分则对应存储于字符串数组中。然后对数据创建决策树，结果存储于结构体中，后计算算法的准确率。最后将结构体数据转换成元胞数据，转换成treeplot系统函数能识别的数据形式，并绘制决策树。

function [bestfeatT_fen] = choose_feat（datafeat_indexlabel）
%这里主要是用于选择最理想的属性
%feat_index：需要进行比较的属性
%data：样本的数据 label：对应样本数据的标签

%T_fen：对应最优属性的二分法的最优分割点
%bestfeat：最优属性的索引

best_gain=0;
bestfeat=0;
% T_fen对应属性获得最大增益时的二分法取值
for i=feat_index
    mmat=unique（data（:i））;%得到对应属性取值的序列
    if length（mmat）-1==0
        T_mat=mmat（1）;
    else
        T_mat=ones（1length（mmat）-1）;%定义二分法的值
        for j=1:length（mmat）-1
            T_mat（j）=（mmat（j）+mmat（j+1））/2;
        end
    end
    
    for j=T_mat
        Gain=Ent_cal_data（datalabelij）;
        if Gain>best_gain
            best_gain=Gain;
            bestfeat=i;
            T_fen=j;
        end
    end
end

end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        807  2020-08-07 11:02  ID3决策树算法\choose_feat.m

     文件       1136  2020-08-08 09:07  ID3决策树算法\creat_tree.m

     文件        360  2020-08-07 18:04  ID3决策树算法\Ent_cal_data.m

     文件        491  2020-08-07 18:41  ID3决策树算法\Ent_cal_label.m

     文件        193  2020-08-07 16:48  ID3决策树算法\fen_label.m

     文件        257  2020-08-05 18:59  ID3决策树算法\find_label.m

     文件        420  2020-08-07 17:01  ID3决策树算法\find_mlabel.m

     文件       1513  2020-08-08 12:04  ID3决策树算法\ID3_v1.m

     文件       4551  2020-03-05 17:12  ID3决策树算法\iris.data

     文件        600  2020-08-07 11:09  ID3决策树算法\prev.m

     文件        425  2020-08-07 11:10  ID3决策树算法\print_tree.m

     目录          0  2020-09-03 16:56  ID3决策树算法

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