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文库首页人工智能深度学习基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf

基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf

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基于决策树

ID3

算法模式识别系统的设计与实现

．

研究内容

（1）工作的主要描述

本实验采用决策树中 ID3 算法对数据进行分类，ID3 算法的核心实在决策

树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。从根结点开始，

对节点计算所有可能特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特

征，由该特征的不同取值构建子结点；再对子结点递归调用上述方法，构建决策

树；知道所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一个决

策树。

（2）系统流程图

1．2 题目研究的工作基础或实验条件

（1）硬件环境

HP 笔记本电脑

运行内存：8GB

CPU:Intel Core i5 8th Gen

（2）软件环境

语言：python

软件：pycharm 3.9

．

数据集描述

本实验选用了是否打网球的数据集，共有 14 组数据，通过天气、气温、湿

度和风四种属性来对打网球进行分类，打网球或不打网球。同时每个属性下对

应的特征用数字代替，比如对天气来讲，天气分为晴、多云和雨 3 种情况，那么

就可以用 0、1、2 分别来代表晴、多云和雨；同理气温的热、温暖和凉爽分别用

0、1、2 表示；湿度的高和正常用 0 和 1 表示；风用 0 和 1 表示；是否打网球用

yes 和 no 表示。

序号

天气

气温

湿度

风

打网球

晴

热

高

无

不打网球

晴

热

高

有

不打网球

多云

温暖

高

无

打网球

雨

凉爽

高

无

打网球

雨

凉爽

正常

无

打网球

雨

凉爽

正常

有

不打网球

多云

温暖

正常

有

打网球

晴

凉爽

高

无

不打网球

晴

温暖

正常

无

打网球

雨

温暖

正常

无

打网球

晴

温暖

正常

有

打网球

多云

热

高

有

打网球

多云

温暖

正常

无

打网球

雨

热

高

有

不打网球

1．4 特征提取过程描述

信息增益指的是样本集划分前后信息熵的变化，是样本集的分裂度量标准。

在特征属性

下所获得的信息熵增益定义为

信息熵增益计算公式可知，当特征属性

的信息熵越小时，所得的信息熵

增益 Gain 越大，对样本集的分类能力也越强。因此选用信息增益最大的特征作

为一个分类节点，然后依次找出剩余的最优特征作为分类点。

．

分类过程描述

（1）计算数据集的熵

（2）对于每个属性/特征：

 a.计算所有分类值的熵

 b.取当前属性的平均信息熵

 c.计算当前属性的增益

（3）选择增益最高的属性。

（4）重复直到我们得到想要的树

．

主要程序代码

(

要求必须有注释

)

from math import log

import operator

#####创建测试数据集

def createDataSet():

dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],

[0, 0, 0, 1, 'no'],

[1, 0, 0, 0, 'yes'],

[2, 1, 0, 0, 'yes'],

[2, 2, 1, 1, 'no'],

[1, 2, 1, 1, 'yes'],

[0, 1, 0, 0, 'no'],

[0, 2, 1, 0, 'yes'],

[2, 1, 1, 0, 'yes'],

[0, 1, 1, 1, 'yes'],

[1, 1, 0, 1, 'yes'],

[1, 0, 1, 0, 'yes'],

[2, 1, 0, 1, 'no']]

labels = ['天气', '气温', '湿度', '风'] # 分类属性特征

return dataSet, labels, # 返回数据集和数据的分类属性

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