决策树（Decision Tree）----matlab和python（2）

Matlab代码分析(核心代码)
根据上一节的伪代码，逐行分析！

decisionTree.m

function decisionTreeModel=decisionTree(data, label, propertyname, delta)
% data 训练数据 m*p 个数*维数
% label 训练数据的标签
% propertyname 属性值
% delta 阈值   信息增益或增益率小于阀值 停止树
% 返回 决策树模型

global Node； % 全局变量 所有函数都可以直接调用
Node = struct('level',-1,'fathernodename',[],'edgeproperty',[],'nodename'[]); % 创建一个结构体，level 为tree的层数 
BuildTree(-1,'root','stem',data,label,propertyname,delta); %调用BulidTree函数
Node(1)=[];
model.Node = Node;
decisionTreeModel = model;

BulidTree.m

function BulidTree(fatherlever,fathernodename,edge,data,label,propertyname, delta)
global Node;  %调用Node结构体
sonNode=struct('level',0,'fathernodename',[],'edgeproperty',[],'nodename'[]);
sonNode.level = fatherlevel+1;
sonNode.fathername = fathernodename;
sonNode.egdeproperty = edge;

if length(unique(label)==1) 
    sonNode.Nodename = label(1); %本句有bug 还没想通
    Node = [Node sonNode];
    return;
end  %伪代码中: 如果examples都属于同一类，则返回单节点的树
if （length(propertyname)<1）
    labelset = unique(label);
    k = length(labelset);
    labelNum = zeros(k,1);
    for i=1:k
        labelNum(i,1)=length(find(label==labelset(i)));
    end
    [~,labelIndex] = max(labelNum);
    sonNode.Nodename = labelset(labelIndex);
    Node = [Node, sonNode];
    return;
end  % 如果属性值为空，返回单节点树，标签为最常见的目标属性值
[sonIndex, BuildNode]=CalcuteNode(data,label,delta); %否则调用函数计算分类样例最好的属性
if BuildNode  % 选取一个属性值（属性中分类能力最好的属性）(如A)，作为根节点
    dataRowIndex=setdiff(1:length(propertyName),sonIndex);
     %setdiff函数：判断2个数组中不同元素 相当于 伪代码中 Attribute-｛A｝
    sonNode.Nodename=propertyname{sonIndex};
    Node = [Node,sonNode];
    propertyname(sonIndex)=[];
    sondata = data(:,sonIndex);
    sonedge = unique(sondata);
    for i =1:length(sonedge)
        edgeDataIndex=find(sondata==sonedge(i));
        BuildTree(sonNode.level, sonNode.NodeName,sonedge(i),data(edgeDataIndex,dataRowIndex),label(edgeDataIndex,:),propertyName,delta)
    end
else     %   if examplesi为空 then  创建标号为最普遍分类的叶节点
    labelset = unique(label);
    k = length(labelset);
    labelNum = zeros(k,1);
    for i=1:k
        labelNum(i,1)=length(find(label==labelset(i)));
    end
    [~,labelIndex] = max(labelNum);
    sonNode.Nodename = labelset(labelIndex);
    Node = [Node, sonNode];
    return;
end

CalcuteNode.m

function [NodeIndex, BulidNode]=CalcuteNode(data,label,delta)
%  NodeIndex 是分类最好的属性的索引值，
%  BulidNode 是为了标记 在属性A下的子集是否为空？
largeEntropy = CEntropy(label); % 调用函数 计算样例集合的熵
%接下来计算信息增益
[m,n] =size(data);
BulidNode = true; % 标记
for i=1:n
    Vi=data(:,i); % 属性A值的子集
    itemlist = unique(Vi);
    for j=1:length(itemlist)
        itemlength = length(find(Vi==itemlist(j)));
        Gain(i)= repmat(largeEntropy,1,n)-itemlength/m*CEntropy(label(find(Vi==itemlist(j))));
    end  % 求得信息增益Gain（S,A）
end 
[maxGain,NodeIndex] = max(Gain); % 获得信息增益最大的值和索引
if maxGain%  标记为false 有何用处？？？
end

CEntropy.m

function result = CEntropy(propertylist)
%输入属性列表值
%返回 熵
result = 0；
totallength(length(propertylist)); %返回属性的总个数
itemlist = unique(propertylist); %属性分类
pnum = length(itemlist); %属性分类个数
for i=1:pnum:
    itemlenght = length(find(propertylist==itemlist(i)));
    temp = itemlength/totallength; % 计算某一类在总数中的比例
    result = result-temp*log2(temp); % 计算熵
end

决策树 一个小例子：matlab
链接：http://pan.baidu.com/s/1bpGE62V 密码：q1jl