ID3算法优化1.0用户兴趣度属性选择优化C语言实现

ID3 算法的 C 语言实现，结构清晰，逻辑也直白，挺适合刚入门决策树的同学上手试试。程序核心是用信息增益来划分数据，配套的分类规则总结得也蛮实用，比如穿得多又潮湿，率是不舒服的，光看规则就能理解算法怎么“想”的。 ID3 算法的优化实现代码结构比较紧凑，变量命名不绕弯，读起来顺眼。你要是想自己加点功能，比如剪枝或支持连续值，这份代码也是个不错的起点。用 C 写的，好调试，改动也灵活。 还有一张总结分类逻辑的表格（文中叫表 3），规则提取得挺接地气，比如“湿度大+穿多 = 不适”这种组合，结合生活场景一看就懂。这种方式还挺适合教学或做原型时用。 对比下其他资源，像《ID3 算法 C 程序实现与

ID3 算法是数据挖掘中常见的决策树算法，尤其适合分类问题。其基于信息增益来选择最佳特征进行划分，构建决策树。如果你对数据分类有兴趣，这个 C 语言实现的 ID3 算法挺实用的。代码结构简单，易于理解，适合初学者。你可以轻松调整规则和条件，进行实验。这里推荐几篇相关文章，不仅有 C 语言的实现，还有 MATLAB、Java 等不同版本的代码。通过这些不同的实现，能够加深对 ID3 算法的理解。如果你是 C 语言爱好者，这个项目一定能帮你快速掌握 ID3 算法的基本操作。

ID3算法的决策树学习过程目的是减少不确定性。如果选择属性A作为测试属性，它有性质a1,a2,a3,...,ai，当A=ai时属于第i类的实例数量为Cij。P（Xi;A=aj）表示测试属性A取值为aj时属于第i类的概率。Yj为A=aj时的实例集，则决策树对分类的不确定程度为训练实例集对属性A的条件熵：(3)(4)

数据挖掘中ID3算法的C语言实现非常详细，展示了其优秀的特性。

ID3算法C程序实现与优化 小组成员：* 何冬蕾 1011200136* 潘荣翠 1011200132* 李燕清 1011200128* 余燕梅 1011200135* 龙兴媚 1011200130

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

ID3算法决策树根结点穿衣指数正例：4,5,16,17,18,20。反例：6,7,8,9,12,13,19。温度正例：14,15。反例：1,2，3，10，11。风力正例：8。反例：9。湿度正例：1,2,3,10,11,14,15。

ID3 算法的决策树研究还挺有意思的，尤其是这篇文章，讲得清楚不啰嗦。它一上来就把信息增益的核心思路说透了，还了 ID3 常见的几个坑，比如多值偏向、不了连续数据这些问题。你要是做分类模型，用得多的话，这些点都挺关键。 多值偏向性确实烦人，ID3 一看到取值多的属性就两眼放光，结果经常选错“老大”。文章里提了个优化策略，加入分支信息熵，这样可以看每个分支的“杂乱程度”，更靠谱地选属性，思路还不错。 还有一个点我觉得挺实用的——它说到用属性权重来引导决策树分裂。这就像你写前端时给关键组件加z-index优先展示，谁重要谁先来，挺符合实际情况的。 而且它不是光讲原理，还真写了程序，做了优化前后的对

粗集理论的熵计算方法，拿来优化 ID3 决策树，还挺有意思的。原本 ID3 就已经在分类问题里表现不错了，用了粗集后，模糊数据也不慌，尤其适合那种信息不全或带点噪声的情况。你做数据挖掘或者机器学习的，应该知道那种感觉。 ID3 算法的核心是靠信息增益来选分支，也就是谁最能“解释”数据就用谁。传统算法是用信息熵，粗集这边搞了一套更灵活的熵计算方式，注重属性值的不确定性。这么搞一通，结果就是：决策树更稳，分类也更准。 还有个挺重要的点就是属性约简。你知道的，决策树越深越复杂，不光跑得慢还容易过拟合。粗集里搞属性约简，等于是把不重要的特征干掉，留下“核心资产”，这样树更精炼，模型泛化能力也提升不少。