MATLAB实现数据挖掘ID3算法详解

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

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)

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

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。

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。

数据挖掘（Data Mining），又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD），是从大量数据中提取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的过程。简单来说，数据挖掘就是从大量数据中“挖掘”知识。并非所有信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别记录或通过因特网搜索引擎查找特定Web页面，这些属于信息检索领域的任务。尽管如此，数据挖掘技术已用于增强信息检索系统的能力。

FP、ID3、贝叶斯三种算法的对比，算是数据挖掘里的老三样了。用同一组数据跑了一遍，结果一目了然，适合快速上手做个对比实验，看看谁更合你胃口。ID3 的决策树思路挺清晰，适合结构化数据，逻辑直观；贝叶斯嘛，优点是计算快，还挺适合文本类的分类问题；FP 算法对频繁项集挖掘拿手，省内存不说，效率也还不错。如果你手上正好有一组数据，想看看不同算法怎么的，推荐你看下下面几个链接。ID3相关的实现挺多的，C 语言也有优化版，MATLAB也有图形；贝叶斯入门资料也比较容易懂。比如你可以看看：MATLAB 实现数据挖掘 ID3 算法详解，挺适合理解算法流程；要想搞懂优缺点和怎么优化的，可以看看ID3 算法优

ID3 算法是一种经典的决策树学习算法，挺适合用来做分类任务。它通过计算信息增益来选择最优的划分特征，从而构建出决策树。你可以用它来一些数据集，像银行贷款风险评估、顾客行为预测这些问题都可以用决策树。挺简单易懂的算法，而且用 Python 或者 Java 实现起来也蛮方便。想要深入了解的话，网络上有一些不错的资源可以参考，你理解整个决策过程。