精选优质文档-倾情为你奉上实验四 决策树一、 实验目的1. 了解典型决策树算法2. 熟悉决策树算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab对数据集做决策树分析的方法二、 实验内容1.运用Matlab对数据集做决策树分析三、 实验步骤1.写出对决策树算法的理解决策树方法是数据挖掘的重要方法之一，它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则，是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数，根据不同的权值建立树的分支，即叶子结点，在每个叶子节点下又建立层次结点和分支，如此重利生成决策树，然后对决策树进行剪树处理，最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观，以树状图的形式表现预测结果，而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。决策树是一树状结构，它的每一个叶子节点对应着一个分类，非叶子节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进
