决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。
2019-12-21 21:42:57
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用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！
该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：
已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树
Car-Evaluation训练数据集文件：
1. car_databases.pdf
2. car_evalution-databases.pdf
2019-12-21 20:42:15
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决策树 id3算法实现多叉树树形图显示，使用matlab编程实现多叉树生成结构体，再对结构体进行处理，生成树形图。
2019-12-21 20:02:00
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决策树ID3算法matlab源代码片段
function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)
%输入为训练集，为离散后的数字，如记录1：1 1 3 2 1；
%前面为属性列，最后一列为类标
if nargin<1
error('请输入数据集');
else
if isstr(DataSet)
[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);
else
AttributValue=[];
end
2019-12-21 20:01:43
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实验内容
已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树
2019-12-21 19:27:18
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