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    文件類型: .rar
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    發布日期: 2021-05-14
  • 語言: C/C++
  • 標簽: c++??

資源簡介

使用c++語言實現決策樹分類算法，經過測試之后無需修改就可以完美運行，內附測試數據，十分方便快捷

資源截圖

代碼片段和文件信息 

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include?
using?namespace?std;
#define?MAXLEN?6//定義的屬性個數?

//自定義的決策樹節點
struct?Node{
	string?attribute;//屬性值
	string?arrived_value;//到達的屬性值
	vector?childs;//所有的分差節點，vector裝入?
	Node（）{
		//?初始化的時候均設為空值?
		attribute?=?““;
		arrived_value?=?““;
	}
}*?root;

vector??>?state;//保存整個實例集
vector??item（MAXLEN）;//對應實例集中的某一行
vector??attribute_row;//保存首行即屬性行數據
string?attrName[MAXLEN]?=?
		{“RID“?“model“?“perfume“?“price“?“income“?“buyaction“};
map?>?map_attribute_values;//存儲屬性對應的所有的值
int?tree_size?=?0;

//?將數據以文件流的形式輸入?
void?DataInit（）{
	
	ifstream?fin（“data2.txt“）;?
	string?s;
	int?i?j;?
	while（fin?>>?s?s.compare（“end“）?!=?0）{
		//當輸入結束時s.compare（“end“）的值為-1?
		item[0]?=?s;	//第一個值保存的是RID?
		for（int?i?=?1;i?			fin?>>?item[i];
		}
		state.push_back（item）;
	}
	for（j?=?0;?j?		attribute_row.push_back（attrName[j]）;	//?初始化屬性欄值?
	}
	fin.close（）;
}

//?log2為底通過換底公式換成自然數底數
double?lg2（double?n）??
{??
????return?log（n）/log（2）;??
}?

//根據數據實例存儲屬性對應的所有的值
void?MapAttributeValue（）{
	unsigned?int?ijk;
	bool?exited?=?false;
	vector?values;
	//按照列遍歷（每個屬性對應一列）
	for（i?=?1;?i?		for?（j?=?0;?j?			for?（k?=?0;?k?				//如果該屬性值已經存在則退出循環?
				if（!values[k].compare（state[j][i]））?
				{	
					exited?=?true;
					break;
				}
			}
			//如果循環后的exited值仍為false說明該屬性值并未出現過
			//將其加入到暫時存放的向量中?
			if（!exited）{
				values.push_back（state[j][i]）;
			}
			exited?=?false;	//注意此處重置值?
		}
		map_attribute_values[attrName[i]]?=?values;	//相對應的放入?
		
		values.clear（）;	//為了存放下一次的屬性值清空?
	}	
}

//根據具體屬性和值來計算熵
double?Entropy（vector??>?remain_state?string?attribute?string?valuebool?ifparent）{
	vector?count?（20）;
	int?ij;
	bool?flag?=?false;
	for（j?=?1;?j?		if（flag）?break;
		if（!attribute_row[j].compare（attribute））{
			for（i?=?1;?i?				if（（!ifparent&&!remain_state[i][j].compare（value））?||?ifparent）{//ifparent記錄是否算父節點
					if（!remain_state[i][MAXLEN?-?1].compare（“yes“））{
						count[0]++;	//count[0]記錄實例中yes的值?
					}
					else?count[1]++;//count[1]記錄實例中no的值?
				}
			}
			flag?=?true;
		}
	}
	//全部是正實例或者負實例
	if（count[0]?==?0?||?count[1]?==?0?）?return?0;
	//具體計算熵
	double?sum?=?count[0]?+?count[1];
	double?entropy?=?-count[0]/sum?*?lg2（（double）count[0]?/?sum）?
					-?count[1]/sum?*?lg2（（double）count[1]?/?sum）;
	return?entropy;
}
	
//計算按照屬性attribute劃分當前剩余實例的信息增益
double?Gain（vector??>?remain_state?string?attribute）{
	unsigned?int?jkm;
	//首先求不做劃分時的熵，即根的熵值?
	double?parent_entropy?=?Entropy（remain_state?attribute?““?true）;
	double?children_entropy?=?0;
	//然后求做劃分后各個值的熵
	vector?values?=?map_attribute_values[attribute];
	vector<

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????9523??2015-05-28?14:08??data2.txt

?????文件???????9349??2015-05-28?13:51??決策樹分類5.cpp

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????18872????????????????????2


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