使用id3matlab代码实现多决策树分类

id3 matlab代码多使用从头开始的决策树进行分类 介绍 利用决策树基于ID3算法对字母识别数据进行分类，得到混淆矩阵。 第一部分 该树是根据信息增益（IG）准则进行训练的。 第二部分 该树是根据基尼系数准则进行训练的。 第三方 拥有最大IG的两个属性被交换并训练了树。 第四部分 使用随机森林，将属性聚类为K折，并训练K树，并找到最准确的K。 通过两种方法实现，一种使用单元格（消耗内存），另一种使用嵌套查询。 代码中的详细信息！ 数据集 数据集是一个Mat文件，可以使用MATLAB中的loadmat命令轻松读取。 它包括4000个测试和16000个训练的手写黑白字母，共26个班级。 每个实例具有16个特征，例如不同像素的数量，黑色像素的均值和方差以不同的方式等等。 该存储库中文件的描述 code/initial_tree.m ：执行此文件以训练基于IG的决策树。 code/initial_tree_GINI.m ：执行此文件以基于Gini索引训练决策树。 code/tree_changed_atts.m ：第三部分 code/random_forest.m ：包含第4部分。