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机器学习决策树-ID3算法的源代码.docx

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机器学习决策树 ID3算法的源代码（VC6.0）

#include<iostream.h>

#include<fstream.h>

#include<string.h>

#include<stdlib.h>

#include<math.h>

#include<iomanip.h>

#define N 500 //N定义为给定训练数据的估计个数

#define M 6 //M定义为候选属性的个数

#define c 2 //定义 c=2个不同类

#define s_max 5 / /定义 s_max为每个候选属性所划分的含有最大的子集数

int av[M]={3,3,2,3,4,2};

int s[N][M+2],a[N][M+2]; //数组 s[j]用来记录第个训练样本的第个属性值

用

记录每一片叶子的路径

int path_a[N][M+1],path_b[N][M+1]; // path_a[N][M+1],path_b[N][M+1]

int count_list=M; //count_list

用于记录候选属性个数

用

记录训练样本数

int count=-1; // count+1

int attribute_test_list1[M];

int leaves=1;

用数组

ss[k][j]

表示第个候选属性划分的子集中类

的样本数，数组的具体大小可根据给定训练数据调整

int ss[M][c][s_max];

第个候选属性划分的子集中样本属于类的概率

Sj Ci

double p[M][c][s_max];

用来记录第个候选属性的第个子集中样本个数

//count_s[j]

int count_s[M][s_max];

分别定义

，

表示熵和熵的期望压缩

E[M] Gain[M]

double E[M];

double Gain[M];

变量

max_Gain

用来存储最大的信息增益

double max_Gain;

用

记录每一个叶子递归次数

int Trip=-1; // Trip

int most;

void main(void)

{

int i,j=-1,k,temp,l,count_test,true_class=0,count_train;

char trainname[256],et stname[256];

int test[N][8];

cout<<"

请输入训练集文件名

:";

cin>>trainname;

ifstream trainfile;

trainfile.open(trainname,ios::in|ios::nocreaet);

if(!trainfile){

cout<<"

无法使用训练集，请重试

!"<<'\n';

exit(1);

}

读取训练集

while(trainfile>>temp){

j=j+1;

k=j%(M+2);

if(k==0||j==0) count+=1;

为训练集的第几个代表室第几个属性

//count

switch(k){

case 0:s[count][0]=temp;

break;

case 1:s[count][1]=temp;

break;

case 2:s[count][2]=temp;

break;

case 3:s[count][3]=temp;

break;

case 4:s[count][4]=temp;

break;

case 5:s[count][5]=temp;

break;

case 6:s[count][6]=temp;

break;

case 7:s[count][7]=temp;

break;

}

trainfile.close();

输出训练集

for(i=0;i<=count;i++){

if(i%2==0) cout<<'\n';

for(j=0;j<M+2;j++)

cout<<setw(4)<<s[j];

}

//most

记录训练集中哪类样本数比较多，以用于确定递归终止时不确定的类别

for(i=0,j=0,k=0;i<=count;i++){

if(s[0]==0) j+=1;

else k+=1;

}

if(j>k) most=0;

else most=1;

//count_train

记录训练集的样本数

count_train=count+1;

训练的属性

for(i=0;i<M;i++)

attribute_test_list1=i+1;

首次调用递归函数，即是生成根结点的分支

Generate_decision_tree(s,count+1,attribute_test_list1,count_list,0,0);

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