chomol
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ID3算法简单实例(代码)

参考链接： http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 



问题描述：这里有17个属性，背景是美国选举，然后我们需要做的就是根据除了Class Name的16个属性判断这个人是哪个党派。

std::string temp[17] = { "Class Name", "handicapped-infants", "water-project-cost-sharing",
"adoption-of-the-budget-resolution", "physician-fee-freeze",
"el-salvador-aid", "religious-groups-in-schools", "anti-satellite-test-ban",
"aid-to-nicaraguan-contras", "mx-missile", "immigration", "synfuels-corporation-cutback",
"education-spending", "superfund-right-to-use", "crime", "duty-free-exports",
"export-administration-act-south-africa" };


以下是源代码:

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
#define MAXLEN 17//输入每行的数据个数

//多叉树的实现 
//每个结点的所有孩子用vector保存
//数据结构的设计很重要，本算法采用5比较合适，同时
//注意维护剩余样例和剩余属性信息，建树时横向遍历考循环属性的值，
//纵向遍历靠递归调用

vector  > state;    //训练实例
vector > teststate;  //测试实例
vector  item(MAXLEN);//对应一行实例集
vector  attribute_row;//保存首行即属性行数据
string blank("");
map > map_attribute_values;//存储属性对应的所有的值
int tree_size = 0;
struct Node{//决策树节点
	string attribute;//属性值
	string arrived_value;//到达的属性值
	vector childs;//所有的孩子
	Node(){
		attribute = blank;
		arrived_value = blank;
	}
};
Node * root;

//根据数据实例计算属性与值组成的map
void ComputeMap(){
	unsigned int i, j, k;
	bool exited = false;
	vector values;
	for (i = 0; i < MAXLEN ; i++){//按照列遍历
		for (j = 0; j < state.size(); j++){
			for (k = 0; k < values.size(); k++){
				if (!values[k].compare(state[j][i])) exited = true;
			}
			if (!exited){
				values.push_back(state[j][i]);//注意Vector的插入都是从前面插入的，注意更新it，始终指向vector头
			}
			exited = false;
		}
		map_attribute_values[attribute_row[i]] = values;
		values.erase(values.begin(), values.end());
	}
}

//根据具体属性和值来计算熵
double ComputeEntropy(vector  > remain_state, string attribute, string value, bool ifparent){
	//vector count(2, 0);
	int count[2] = { 0 };
	unsigned int i, j;
	bool done_flag = false;//哨兵值
	for (j = 1; j < MAXLEN; j++){
		if (done_flag) break;
		if (!attribute_row[j].compare(attribute)){
			for (i = 1; i < remain_state.size(); i++){
				if ((!ifparent&&!remain_state[i][j].compare(value)) || ifparent){//ifparent记录是否算父节点
					if (!remain_state[i][0].compare("republican")){
						count[0]++;
					}
					else count[1]++;
				}
			}
			done_flag = true;
		}
	}
	if (count[0] == 0 || count[1] == 0) return 0;//全部是正实例或者负实例
	//具体计算熵 根据[+count[0],-count[1]],log2为底通过换底公式换成自然数底数
	double sum = count[0] + count[1];
	double entropy = -count[0] / sum*log(count[0] / sum) / log(2.0) - count[1] / sum*log(count[1] / sum) / log(2.0);
	return entropy;
}

//计算按照属性attribute划分当前剩余实例的信息增益
double ComputeGain(vector  > remain_state, string attribute){
	unsigned int j, k, m;
	//首先求不做划分时的熵
	double parent_entropy = ComputeEntropy(remain_state, attribute, blank, true);
	double children_entropy = 0;
	//然后求做划分后各个值的熵
	vector values = map_attribute_values[attribute];
	vector ratio;
	vector count_values;
	int tempint;
	for (m = 0; m < values.size(); m++){
		tempint = 0;
		for (k = 1; k < MAXLEN ; k++){
			if (!attribute_row[k].compare(attribute)){
				for (j = 0; j < remain_state.size(); j++){
					if (!remain_state[j][k].compare(values[m])){
						tempint++;
					}
				}
			}
		}
		count_values.push_back(tempint);
	}

	for (j = 0; j < values.size(); j++){
		ratio.push_back((double)count_values[j] / (double)(remain_state.size() - 1));
	}
	double temp_entropy;
	for (j = 0; j < values.size(); j++){
		temp_entropy = ComputeEntropy(remain_state, attribute, values[j], false);
		children_entropy += ratio[j] * temp_entropy;
	}
	return (parent_entropy - children_entropy);
}

int FindAttriNumByName(string attri){
	for (int i = 0; i < MAXLEN; i++){
		if (attribute_row[i]==attri) return i;
	}
	cerr << "can't find the numth of attribute" << endl;
	return 0;
}

//找出样例中占多数的党派
string MostCommonLabel(vector  > remain_state){
	int p = 0, n = 0;
	for (unsigned i = 0; i < remain_state.size(); i++){
		if (!remain_state[i][0].compare("republican")) p++;
		else n++;
	}
	if (p >= n) return "republican";
	else return "democrat";
}

//判断样例是否为同一个党派
bool AllTheSameLabel(vector  > remain_state, string label){
	int count = 0;
	bool mark = false;
	for (unsigned int i = 0; i < remain_state.size(); i++){
		if (!remain_state[i][0].compare(label)) count++;
	}
	if (count == remain_state.size() - 1) return true;
	else return false;
}

//计算信息增益，DFS构建决策树
//current_node为当前的节点
//remain_state为剩余待分类的样例
//remian_attribute为剩余还没有考虑的属性
//返回根结点指针
Node * BulidDecisionTreeDFS(Node * p, vector  > remain_state, vector  remain_attribute){
	if (p == NULL)
		p = new Node();
	//先看搜索到树叶的情况
	if (AllTheSameLabel(remain_state, "republican")){
		p->attribute = "republican";
		return p;
	}
	if (AllTheSameLabel(remain_state, "democrat")){
		p->attribute = "democrat";
		return p;
	}
	if (remain_attribute.size() == 0){//所有的属性均已经考虑完了,结果中还是有两个党派
		string label = MostCommonLabel(remain_state);
		p->attribute = label;
		return p;
	}

	double max_gain = 0, temp_gain;
	vector ::iterator max_it = remain_attribute.begin();
	vector ::iterator it1;
	for (it1 = remain_attribute.begin(); it1 < remain_attribute.end(); it1++){
		temp_gain = ComputeGain(remain_state, (*it1));
		if (temp_gain > max_gain) {
			max_gain = temp_gain;
			max_it = it1;
		}
	}
	//下面根据max_it指向的属性来划分当前样例，更新样例集和属性集
	vector  new_attribute;
	vector  > new_state;
	for (vector ::iterator it2 = remain_attribute.begin(); it2 < remain_attribute.end(); it2++){
		if ((*it2).compare(*max_it)) new_attribute.push_back(*it2);
	}
	//确定了最佳划分属性，保存
	p->attribute = *max_it;
	vector  values = map_attribute_values[*max_it];
	int attribue_num = FindAttriNumByName(*max_it);
	new_state.push_back(attribute_row);
	for (vector ::iterator it3 = values.begin(); it3 < values.end(); it3++){
		for (unsigned int i = 0; i < remain_state.size(); i++){
			if (!remain_state[i][attribue_num].compare(*it3)){
				new_state.push_back(remain_state[i]);
			}
		}
		Node * new_node = new Node();
		new_node->arrived_value = *it3;
		if (new_state.size() == 0){//表示当前没有这个分支的样例，当前的new_node为叶子节点
			new_node->attribute = MostCommonLabel(remain_state);
		}
		else
			BulidDecisionTreeDFS(new_node, new_state, new_attribute);
		//递归函数返回时即回溯时需要 将新结点加入父节点孩子容器  清除new_state容器
		p->childs.push_back(new_node);
		new_state.erase(new_state.begin() + 1, new_state.end());//注意先清空new_state中的前一个取值的样例，准备遍历下一个取值样例
	}
	return p;
}


void Input(){
	std::fstream in("train.txt", std::fstream::in | std::fstream::out);
	int lines = 0;
	while (!in.eof()) {
		std::vector temp(17);
		std::string buffer;
		int begin_sign = 0;
		int len;
		in >> buffer;
		int i1 = 0;
		for (int i = 0; i <= buffer.length(); i++) {
			if (i == buffer.length() || buffer[i] == ',') {
				temp[i1] = buffer.substr(begin_sign, i - begin_sign);
				begin_sign = i + 1;
				++i1;
			}
		}
		lines++;
		if (temp[0] != "") {
			state.push_back(temp);
		}
	}
	cout << lines << endl;
}
bool Judge(Node* root, vector  teststate){
	if (!root){ cout << "error tree!"; exit(0); }
	bool istrue = false;
	for (vector::iterator it = root->childs.begin(); it != root->childs.end(); it++){         //遍历子节点
		if (((*it)->attribute == "republican" || (*it)->attribute == "democrat")){                  //如果这个节点是叶子节点，即党派
			int num = FindAttriNumByName(root->attribute);
			if ((*it)->attribute == teststate[0] && (*it)->arrived_value==teststate[num]) {         
				istrue = true;
				return true;
			}
		}
		int sub = FindAttriNumByName(root->attribute);                                          //非叶子节点，根据到达值继续搜索
		if ((*it)->arrived_value == teststate[sub]){
			return	Judge(*it, teststate);
		}
	}
	return istrue;
}


double Inputtest(Node* root){
	std::fstream in("test.txt", std::fstream::in | std::fstream::out);
	int lines = 0;
	while (!in.eof()) {
		std::vector temp(17);
		std::string buffer;
		int begin_sign = 0;
		int len;
		in >> buffer;
		int i1 = 0;
		for (int i = 0; i <= buffer.length(); i++) {
			if (i == buffer.length() || buffer[i] == ',') {
				temp[i1] = buffer.substr(begin_sign, i - begin_sign);
				begin_sign = i + 1;
				++i1;
			}
		}
		lines++;
		if (temp[0] != "") {
			teststate.push_back(temp);
		}
	}
	int count = 0;
	cout << lines << endl;
	for (int a = 0; a < lines; a++){
		if (Judge(root, teststate[a]))
			count++;
	}
	return count*1.0 / lines*1.0;
    
}

void PrintTree(Node *p, int depth){
	for (int i = 0; i < depth; i++) cout << '\t';//按照树的深度先输出tab
	if (!p->arrived_value.empty()){
		cout << p->arrived_value << endl;
		for (int i = 0; i < depth + 1; i++) cout << '\t';//按照树的深度先输出tab
	}
	cout << p->attribute << endl;
	for (vector::iterator it = p->childs.begin(); it != p->childs.end(); it++){
		PrintTree(*it, depth + 1);
	}
}


void Treesize(Node *p){
	if (p == NULL)
		return;
	for (vector::iterator it = p->childs.begin(); it != p->childs.end(); it++){
		Treesize(*it);
	}
	tree_size++;
}

int main(){
	Input();
	vector  remain_attribute;
	std::string temp[17] = { "Class Name", "handicapped-infants", "water-project-cost-sharing",
		"adoption-of-the-budget-resolution", "physician-fee-freeze",
		"el-salvador-aid", "religious-groups-in-schools", "anti-satellite-test-ban",
		"aid-to-nicaraguan-contras", "mx-missile", "immigration", "synfuels-corporation-cutback",
		"education-spending", "superfund-right-to-use", "crime", "duty-free-exports",
		"export-administration-act-south-africa" };
	for (int a = 0; a < 17; a++){
		attribute_row.push_back(temp[a]);
		
	}
	for (int a = 1; a < 17; a++){
		remain_attribute.push_back(temp[a]);
	}

	vector  > remain_state;
	for (unsigned int i = 0; i < state.size(); i++){
		remain_state.push_back(state[i]);
	}
	ComputeMap();
	root = BulidDecisionTreeDFS(root, remain_state, remain_attribute);
	cout << "the decision tree is :" << endl;
	PrintTree(root, 0);
	Treesize(root);
	cout << endl;
	cout << "tree_size:" << tree_size << endl;
	cout<<"正确率"<




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    《大兴安岭猎人传说》是最新上映于愚人节的网剧，别看是网剧却远超出我的个人预料。该片由民俗故事改编，这点就很吸引人，因为民俗故事口口相传，比那些编造而成的鬼故事更具有了真实性，网大做的电影还不错哦，如果可以我打四星好评。大兴安岭的故事我们经常听老人提起，那里有原始大森林，物产丰富，更流传着精灵怪物的传说。什么红黄白柳灰，出马仙、人参娃娃的故事层出不穷，以大兴安岭为背景的故事真不少。可很多鬼片看到最后
  • 读《人间鲁迅》有感 琳语读书
    上周读完《闻一多传》后，我对中国近代知识分子产生了兴趣，这周继续读了《人间鲁迅》。厚厚的两本书，记录了一个人的一生，苦痛，彷徨和挣扎，虽然只读了一小部分，却也心潮澎湃。闻一多和鲁迅是完全不同的。鲁迅是沉郁的，现实的，寂寞的，抗争的。除了天生性格的不同外，环境的塑造也是非常之大。鲁迅少年经历了家庭的变故，看尽了人间冷暖，世态炎凉。这种经历促使他很早就观察思考人生，立志用文学来改变中国国民的劣根。闻一
  • 【讲解】怎么消除妊娠纹 poyan7160
    女人是脆弱的，尤其是孕期的女性。辛辛苦苦怀胎十月，经历一次深到骨子里的痛还不够，无奈还要留下一身的妊娠纹。母亲是伟大的，但也是要付出代价的，妊娠纹就是最好的证明。可是，难道真的要带着妊娠纹过一辈子吗?不，坚决不!接下来新时代辣妈告诉你怎么去除妊娠纹?怎么去除妊娠纹——根据肌肤需要补充水分就像敷面膜那样，大家都知道敷面膜的目的是为了给肌肤补充水分。水分对一个人的肌肤很重要，只有有了足够的水分，肌肤才
  • 2019-01-19 王小康KK
    姓名:王康公司:扬州市方圆建筑工程有限公司2018年3月16日～3月18日上海361期《六项精进》感谢二组学员【日精进打卡第307天】【知～学习】《六项精进》大纲3遍共862遍《大学》通篇3遍共860遍《六项精进》全书40页【经典名句】思想决定行为，行为决定习惯，习惯决定性格，性格决定命运。【行～实践】一、修身：（对自己个人）1、践行六项精进的理念。二、齐家：（对家庭和家人）1、和女朋友视频聊天。
  • 2019-10-24 柒月的可可
    今日上班无事，人又懒怠动，不知道如何打发这个下午，终于打开了。我大概是把当日记来写的。重庆的天气骤然凉了。早上出门的时候，满地都是落叶，脚踩上去，却是刚下过雨，叶子已润掉，走不出声响。白天在办公室不见天日，对温度也无甚感觉，晚上一个人回到家，屋子里窗户都开着，被冷风吹了一天，一迈进屋，便觉冷气森然。将近二十度的天气，竟要裹着毯子才觉温暖。再过一周，就到十一月。扛过十一月，就可以开暖气了。然而我真的
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       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
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    实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
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    1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim('   Hello   ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
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            面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。   在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。       下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。      c语言由贝尔实
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    刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。 一、环境描述 我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。 二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
  • XML基础语法 肆无忌惮_ xml
    一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。   二、为什么学习XML？ 用来解决程序间数据传输的格式问题 做配置文件 充当小型数据库   三、XML与HTM
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