ID3 matlab 例子

先挖个坑,ID3 mitmatlab工具包里面有,直接调用就可以了,但是呢help信息太好,函数参数不知道含义,现成的函数都没有办法调用,网上找了一遍都没有,算了自己慢慢研究吧!

 

先看网上找到的,ID3的参数解释:

function D = ID3(train_features, train_targets, params, region)

 

% Classify using Quinlan's ID3 algorithm

% Inputs:

%   features    - Train features 训练要素

%   targets     - Train targets 训练目标

%   params      - [Number of bins for the data, Percentage of incorrectly assigned samples at a node] 一个节点中指定样本的错误率

%   region      - Decision region vector: [-x x -y y number_of_points]决策区域矢量

%

% Outputs

%   D           - Decision sufrace

 

%NOTE: In this implementation it is assumed that a pattern vector with fewer than 10 unique values (the parameter Nu)

%is discrete, and will be treated as such. Other vectors will be treated as continuous

 

对比决策树treefit函数的运行方法:

TREEFIT Fit a tree-based model for classification or regression.
    T = TREEFIT(X,Y) creates a decision tree T for predicting response Y
    as a function of predictors X.  X is an N-by-M matrix of predictor
    values.  Y is either a vector of N response values (for regression),
    or a character array or cell array of strings containing N class
    names (for classification).  Either way, T is binary tree where each
    non-terminal node is split based on the values of a column of X.  NaN
    values in X or Y are taken to be missing values, and observations with
    any missing values are not used in the fit.

Y作为X的函数,X是N*M的矩阵,应该就是样本的属性值,Y是样本的分类结果.从例子中meas和species推测出来的.

    Example:  Create classification tree for Fisher's iris data.
       load fisheriris;
       t = treefit(meas, species);
       treedisp(t,'names',{'SL' 'SW' 'PL' 'PW'});

treedisp:tree display显示树的函数,4个属性名称为SL SW PL PW,花萼长,花萼宽,花瓣长,花瓣宽.

结果:

 

依葫芦画瓢

ID3的前两个参数可以类似确定，但是还有后面两个还没有确定。尤其是最后一个各说明中格式很奇怪。

ID3（meas, species，[Nbins, inc_node]，[-x x -y y number_of_points]）

 

mitmatlab数据挖掘工具箱中有一个用户手册,User guide.pdf.

根据这个手册，工具是有图像界面的。运行 classifier就能出来，

但可能会点界面上的键没有反应，提示

??? Error: File: classifier_commands.m Line: 95 Column: 9
A BREAK statement appeared outside of a loop. Use RETURN instead.

我是直接把break注释掉，加上return，不知道为什么在if里面也会用break奇怪，classifier_commands('Init');也有一样的问题，同样处理就可以了。

根据A comprehensive example，运行k-mean方法和手册上的结果是一样的。数据用mitmatlab中的clouds数据。

mitmatlab数据挖掘工具箱的图形版是为two-class two-dimensional problems设计的。有些算法可以支持多维，需要先进行特征选择。

 

ID3是不能用花的数据，因为行列的含义正好相反。

第一个参数是 样本的属性值，一个样本是一个列向量，文件是一个M*N的矩阵；M一般等于2，大于2的时候需要进行特征选择

第二个参数是 样本所属的分类类型，是1*N的矩阵；

第三个参数 默认是[5，1]

第四个参数   可以用calculate_region(features, region)计算得到。

ID3也有break的错误，把break，换成return。就可以正常运行了。

 

CART运行也没有问题

 

目前C4_5还是会有问题，再试试！提示错误为输入的第五个参数Nu没有定义。

Nu=10

继续报错,索引超出矩阵维数.

Index exceeds matrix dimensions.

Error in ==> C4_5>use_tree at 63
    in    = indices(find(patterns(dim, indices) <= tree.split_loc));

Error in ==> C4_5 at 40
test_targets    = use_tree(test_patterns, 1:size(test_patterns,2), tree, discrete_dim, unique(train_targets));

Error in ==> start_classify at 62
       D = feval(Classification_algorithm, train_features, train_targets, AlgorithmParameters, region);

Error in ==> classifier_commands at 204
    [D, test_err, train_err] = start_classify(features, targets, error_method, redraws, percent, preprocessing, PreprocessingParameters, ...

??? Error while evaluating uicontrol Callback.