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人工智能实验 ID3决策树（java实现）

人工智能

5星 · 超过95%的资源需积分: 23 43 下载量 22 浏览量 2017-11-12 11:28:29 上传评论 3 收藏 242KB DOC 举报

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22页

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

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实验课程名称： __ 人工智能 _

实验项目名称决策树 ID3 算法

实验成绩

实验者专业班级学号

实验日期

2017.11.05

一、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

Car-Evaluation 训练数据集文件：

1. car_databases.pdf

2. car_evalution-databases.pdf

二、实验设计（原理分析及流程）

1.基于 ID3 算法的决策树构建

决策树是一种树状结构，其中每个节点代表数据集的一个属性分支，树梢节

点则代表样本的类分布。

ID3 算法则是通过计算样本在不同属性分支下的条件熵，寻找使样本信息

熵损失最小的属性分支实现样本的决策分类的。条件熵的计算公式：

其中，X 代表样本，Y 代表属性，上式计算的是在不同属性条件下样本的分

布情况。最优的属性是使得样本分布最集中的，因此其相应的条件熵也应最小。

2.算法伪代码：

算法 Decision_Tree(data,AttributeName)

输入训练样本集 car_evaluation-databases

输出一棵决策树

1 候选属性集合列表 attribute_list；

2 Ifattribute_list 为空 then

以 samples中最普遍的类标记，并 exit

3 选择 attribute_list中具有最小条件熵的属性 test_attribute

4 将 test_attribute 标记为节点 N

5 for each test_attribute 的已知值 v

6 由节点 N 分出一个对应 test_attribute = v 的分支

7 令 S

为 samples 中 test_attribute = v 的样本集合

8 If S

的条件熵为 0，

then 加上一个叶节点，以该集合中最普遍的类标记

else 从 attribute_list 删去 test_attribute，并加入一

个由 Decision_Tree(S

, attribute_list)返回的节点值

流程图如下：

三、实验代码及数据记录

1.代码

//File.java

import java.io.BufferedReader;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import java.io.InputStreamReader;

import java.net.URI;

import java.net.URL;

import java.util.Vector;

public class File {

@SuppressWarnings({ "unchecked", "unused" })

public Vector<Object>[] ReadDataFromFile(String filename) throws Exception {

Vector<Object>[]data = null;

InputStream inputstream = new FileInputStream(filename);

if(inputstream == null){

System.out.println("inputstream is null!\n");

}

InputStreamReader inputstreamreader = new InputStreamReader(inputstream);

BufferedReader bufferedreader = new BufferedReader(inputstreamreader);

String rowdata = bufferedreader.readLine();

rowdata = bufferedreader.readLine();//跳过属性行

if (rowdata!=null) {

data=new Vector[rowdata.split(",").length];

for (int i = 0; i < data.length; i++) {

data[i]=new Vector<Object>();

}

while ((rowdata=bufferedreader.readLine()) != null) {

String []s=rowdata.split(",");

for (int i = 0; i < data.length; i++) {

data[i].add(s[i]);

}

inputstreamreader.close();

bufferedreader.close();

return data;

}

/**

* 获取属性

@SuppressWarnings("unused")

public Vector<Object> GetAttributeFromFile(String filename) throws IOException {

Vector<Object> data=new Vector<Object>();

InputStream inputstream = new FileInputStream(filename);

if(inputstream == null){

System.out.println("inputstream is null!\n");

}

InputStreamReader inputstreamreader = new InputStreamReader(inputstream);

BufferedReader bufferedreader = new BufferedReader(inputstreamreader);

String rowdata = bufferedreader.readLine();

if (!rowdata.equals("")) {

String []t=rowdata.split(",");//读了两行

for (String st : t) {

data.add(st);

}

inputstreamreader.close();

bufferedreader.close();

return data;

}

//Gain.java

import java.util.HashMap;

import java.util.Iterator;

import java.util.Map;

import java.util.Vector;

public class Gain {

/**

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Shawn-Yang

2018-01-29

挺好的，可以使用
Ellen_137954353

2018-11-19

还行可以运行，但是数据有点问题

普通网友

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