[Java][机器学习]用决策树分类算法对Iris花数据集进行处理
Iris Data Set是很经典的一个数据集，在很多地方都能看到，一般用于教学分类算法。这个数据集在UCI Machine Learning Repository里可以找到（还是下载量排第一的数据哟）。这个数据集里面，每个数据都包含4个值(sepal length,sepan width,petal length,petal width)以及其种类。而分类算法的目标，就是根据4个值来把花的种类确定下来。
分类的大概原理就是利用熵的变化来判断哪个属性最适合分类（这个书上都有详细的解释）。写这个算法花了我挺多的时间，有点出乎我的意料。整套代码共850行，这里面还包括将数据从我的数据库取出来以及将数据输出到excel文件的代码。写完之后想想，还是有很多地方写的不够紧凑，以后改进吧。
如前所说，我事先把数据集存储在SQL数据库里面，然后有些结果会输出到桌面上的”text.xls”文件里面。下面上代码。整个工程共8个类，分别为IrisData,IrisInfoGet,IrisNode,Hunt,Estimate,ExcelPrint,DataProperty,test。另外还需要两个外部类，分别为sqljdbc.jar（负责SQL连接）以及jxl.jar（EXCEL连接）
test 程序的入口
IrisData 数据的基本结构
IrisInfoGet 负责从SQL中提取数据并转化成IrisData数组的形式。
IrisNode 负责用训练集生成决策树。
Hunt 负责寻找当前决策树节点最适合分类的属性，是决策树算法的关键组成部分。
Estimate 负责用检测集来检测决策树的性能。
ExcelPrint 将IrisData数组输出到excel文件里面。
DataProperty 是个辅助类，用于计算数组的熵等。
1.IrisData
public class IrisData {
public double SL,SW,PL,PW ; //Sepal Length/Width, Petal Length/Width
public int Type; //Iris-setosa:0 Iris-versicolor:1 Iris-virginica:2
public int tempType ;
public int SetNum ; //IrisSet的编号
public IrisData(){
this.SL=-1 ; //Sepal Length
this.SW=-1 ; //Sepal Width
this.PL=-1 ; //Petal Length
this.PW=-1 ; //Petal Width
this.Type=-1 ; //The type of the flower
this.tempType=0 ;
this.SetNum=-1 ;
}
public IrisData(double SL,double SW,double PL,double PW,int Type,int SetNum){
this.SL=SL ;
this.SW=SW ;
this.PL=PL ;
this.PW=PW ;
this.Type=Type ;
this.tempType=-1 ; //tempType=-1 means undefined
this.SetNum=SetNum ;
}
}
除了原来就有的SL,SW,PL,PW,Type等值外，还多了SetNum以及tempType。其中SetNum指的是当前数据的序号，在实际应用中没什么用，但是tempType很关键。由于不知道如何直接将众多元素分成多类，我采取的方法是先将一种(假定为0号花)分离出来，然后再将1号和2号花分离。那么这是就需要一个临时属性。比如在将0号分离时，0号花的tempType=0，而1,2号花的tempType=1.而在分离1和2时，1号花的tempType=0，2号花的tempType=1.
2.IrisInfoGet
/*import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
*/
import java.sql.* ;
/**
* @function get data from SQL Server as the type of IrisData
* @author multiangle from Southeast University
*/
public class IrisInfoGet {
public IrisData[] dataset ;
public IrisInfoGet(){
ResultSet rs=getResultSet() ;
this.dataset=ResultDeal(rs) ;
}
public static void main(String[] args) throws SQLException{
ResultSet rs=getResultSet();
IrisData[] data=ResultDeal(rs) ;
}
private static ResultSet getResultSet(){
String JDriver="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver";//SQL数据库引擎
String connectDB="jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=multiangle";//数据源
try{
Class.forName(JDriver);//加载数据库引擎，返回给定字符串名的类
System.out.println("数据库驱动成功");
}catch(ClassNotFoundException e){ //e.printStackTrace();
System.out.println("加载数据库引擎失败");
System.out.println(e);
}
ResultSet rs ;
try{
String user="sa" ;
String password="admin" ;
Connection con=DriverManager.getConnection(connectDB,user,password);
System.out.println("数据库连接成功");
Statement stmt=con.createStatement() ;
String query="select ROW_NUMBER()over(order by class)as row,* from dbo.[bezdekIris.data]" ;
rs=stmt.executeQuery(query) ;
return rs ;
}catch(SQLException e){
System.out.println(e) ;
System.out.println("数据库内容读取失败");
return null ;
}
}
public static IrisData[] ResultDeal(ResultSet rs){
IrisData[] dataset=new IrisData[150] ;
int num=0 ;
try {
while((num<150)&&(rs.next())){
double SL=Double.parseDouble(rs.getString("SepalLength")) ;
double SW=Double.parseDouble(rs.getString("SepalWidth")) ;
double PL=Double.parseDouble(rs.getString("PetalLength")) ;
double PW=Double.parseDouble(rs.getString("PetalWidth")) ;
int setnum=Integer.parseInt(rs.getString("row")) ;
String name=rs.getString("Class") ;
int type ;
if(name.equals("Iris-setosa")) type=0 ;
else if(name.equals("Iris-versicolor")) type=1 ;
else if(name.equals("Iris-virginica")) type=2 ;
else type=-1 ;
dataset[num++]=new IrisData(SL,SW,PL,PW,type,setnum) ;
//System.out.println(setnum+" "+SL+" "+SW+" "+PL+" "+PW+" "+type) ;
}
System.out.println("ResultSet 解析完毕");
return dataset ;
} catch (SQLException e) {
System.out.println("ResultSet 解析出错");
System.out.println(e);
return null ;
}
}
}
负责从SQL读取数据并返回IrisData[]形式。其中的getResultSet()返回的是ResultSet格式，然后由ResultDeal()处理以后返回IrisData[]形式。关于如何从SQL Server读取数据，我之前的博客里有写（也是极端新手向）
3.IrisNode
/**
* @function the node of IrisTree
* @author multiangle from SoutheastUniversity
*/
public class IrisNode {
//Elements for Node itself
public int deep ; // the deep of the IrisNode tree
public double formerEntropy ; // the entropy of the list belong to the node
public IrisData[] datalist ; // the data list belong to the node
public String tag ; // in order to research the node tree
public int nodeType=-1 ; //nodeType=-1 means it's not leaf node =0 means it belongs to class0(tempType) =1 belongs to class1
public int divideType=-1 ; // the attritube selected to divide the IrisData list
public double valveValue=-1 ; // the corresponding value of the attribute to divide
//Elements for the child for the node
public IrisNode leftChild=null ; // the left child of the node
public IrisNode rightChild=null ; // the right child of the node
public double laterEntropy=-1 ; // the total entropy of the two node after division
public double deltaEntropy=0 ; // the change of entropy between the ahead and after division
//Methods in Node class
public IrisNode(IrisData[] input,int deep,String tag){ //Construction Method
this.tag=tag ;
this.deep=deep ;
this.datalist=input ;
this.formerEntropy=getIrisDataListEntropy(input) ;
this.nodeType=-1 ;
if ((this.deep>5)||(this.datalist.length<2)){
this.leftChild=this.rightChild=null ;
int temp=decideType(this.datalist) ;
if ((temp==0)||(temp==1)) this.nodeType=temp ;
else System.out.println("ERROR:函数decideType输出值不合法") ;
}else{
Hunt hunt=new Hunt(input) ;
this.divideType=hunt.type ;
this.valveValue=hunt.value_value ;
this.laterEntropy=hunt.min_entropy ;
this.deltaEntropy=this.formerEntropy-this.laterEntropy ;
if ((this.formerEntropy-this.laterEntropy)<0.05){
this.leftChild=this.rightChild=null ; //if deltaEntropy<0.05 or deep>5 no longer continue
int temp=decideType(this.datalist) ;
if ((temp==0)||(temp==1)) this.nodeType=temp ;
else System.out.println("ERROR:函数decideType输出值不合法") ;
}else{
//System.out.println("tag1") ; //used for debug
IrisData[] leftList=Divide(input,this.divideType,this.valveValue,0) ;
IrisData[] rightList=Divide(input,this.divideType,this.valveValue,1) ;
if ((leftList.length==0)||(rightList.length==0)) {
this.leftChild=this.rightChild=null ;
int temp=decideType(this.datalist) ;
if ((temp==0)||(temp==1)) this.nodeType=temp ;
else System.out.println("ERROR:函数decideType输出值不合法") ;
}
else{
this.leftChild=new IrisNode(leftList,deep+1,tag+'0') ;
this.rightChild=new IrisNode(rightList,deep+1,tag+'1') ;
}
}
}
}
public static IrisData[] Divide(IrisData[] input,int attribute,double valve,int methodtype){
IrisData[] rs=null ;
//通过attribute value type来将input分成两部分
if (methodtype==0){ //此处为methodtype=1时的情况，也就是attr value
int num=0 ;
for(int i=0;idouble tempvalue=-1 ; //tempvalue初始值为=-1 在复用时要注意一下
switch(attribute){
case 0: {tempvalue=input[i].SL;break;}
case 1: {tempvalue=input[i].SW;break;}
case 2: {tempvalue=input[i].PL;break;}
case 3: {tempvalue=input[i].PW;break;}
default: System.out.println("ERROR:The value of attribute value illegal");
}
if(tempvalue<=valve) num++ ;
}
rs=new IrisData[num] ;
int index=0 ;
for(int i=0;idouble tempvalue=-1 ;
switch(attribute){
case 0: {tempvalue=input[i].SL;break;}
case 1: {tempvalue=input[i].SW;break;}
case 2: {tempvalue=input[i].PL;break;}
case 3: {tempvalue=input[i].PW;break;}
}
if (tempvalue<=valve) rs[index++]=input[i] ;
}
return rs ;
}else if(methodtype==1){
int num=0 ;
for(int i=0;idouble tempvalue=-1 ; //tempvalue初始值为=-1 在复用时要注意一下
switch(attribute){
case 0: {tempvalue=input[i].SL;break;}
case 1: {tempvalue=input[i].SW;break;}
case 2: {tempvalue=input[i].PL;break;}
case 3: {tempvalue=input[i].PW;break;}
default: System.out.println("ERROR:The value of attribute value illegal");
}
if(tempvalue>valve) num++ ;
}
rs=new IrisData[num] ;
int index=0 ;
for(int i=0;idouble tempvalue=-1 ;
switch(attribute){
case 0: {tempvalue=input[i].SL;break;}
case 1: {tempvalue=input[i].SW;break;}
case 2: {tempvalue=input[i].PL;break;}
case 3: {tempvalue=input[i].PW;break;}
}
if (tempvalue>valve) {rs[index++]=input[i] ;}
}
return rs ;
}else System.out.println("ERROR:methodtype value illegal");
return rs ;
}
//------Private Method-----------------------
private static int decideType(IrisData[] input){ //decide which class this node belongs to
int rs=-1 ;
int num0=0,num1=0 ;
for(int i=0;iif (input[i].tempType==0) num0++ ;
if (input[i].tempType==1) num1++ ;
}
if (num01 ; //有条件的话可以吧num0=num1时node的归属用随机数来实现
else rs=0 ;
return rs ;
}
private static double getIrisDataListEntropy(IrisData[] input){
DataProperty dp=new DataProperty() ;
double rs_entropy=-1 ;
//通过tempType的值来计算irisdata数组的熵
//tempType只有3个值，0表示类1，1表示类2，-1表示其他类 一般用于表示异常
int num1=0,num2=0 ;
for(int i=0;iif(input[i].tempType==0) num1++ ;
if(input[i].tempType==1) num2++ ;
}
rs_entropy=dp.getEntropy(num1, num2) ;
return rs_entropy ;
}
}
在IrisNode类的几个元素里，Node.deep表示该节点的深度。根节点的深度为0.
datalist表示该节点内的IrisData数组。
formerEntropy表示分类前的数组(dtalist)的熵。
tag表示从根节点到当前节点的路径。
nodeType表示该节点的类。nodeType=-1时表示这是个页节点。=0或1时表示这是个叶节 点，=0表示这个节点内大部分数据的分类是tempType=0;=1表示大部分节点的tempType=1 .
divideType指最佳的分类属性，值从0-3，分别表示4个属性值。
valveValue指最佳属性的最佳分类值。小于valveValue的分到左子树，大于valvaValue的分到右子树。
leftChild,rightChild顾名思义，左子树和右子树。
构造函数的结构
if (节点深度>5)且(节点数组长度小于2) //此时为叶节点
左右子树为空
判断叶节点的类型（属于类0还是类1）
else
寻找最合适的分类属性以及分类值。(Hunt算法)
if (分类后熵的变化小于0.05) 则左右字数为空，判断叶节点类型
else
根据分类属性以及分类值来划分左右子树。
if(左子树或右子树长度为0) 则左右子树为空，判断叶节点类型
else 以左右子树再次调用构造函数，形成递归。
end if
end if
end if4.Hunt
/**
*@author multiangle from SoutheastUniversity
*@function Hunt Method is used to get the best attribute and the best value
* to divide a node into two parts
*/
public class Hunt {
public double min_entropy ;
public double value_value ;
public int type ;
public Hunt(IrisData[] dataset){
//1. calculate the entropy of initial dataset
//2. find best attritube from 4
double[][] rs=new double[4][2] ;
int mintype=0 ;
double minentropy=2 ;
double valve_value=-1 ;
for(int i=0;i<4;i++){
rs[i]=FindBestValve(preDeal(dataset,i)) ;
if(rs[i][0]0] ;
valve_value=rs[i][1] ;
mintype=i ;
}
}
//3. find the best one and output
this.min_entropy=minentropy ;
this.value_value=valve_value ;
this.type=mintype ;
}
private static double[][] preDeal(IrisData[] dataset,int type){ //transfer IrisData[] to int[][] to fit the followign processing
if ((type<4)&&(type>=0)){
double[][] rs=new double[dataset.length][3] ; //3 attributes:Number,Attribute Value,Type
for(int i=0;i1]=dataset[i].SetNum ;
rs[i][2]=dataset[i].tempType ; //ATTENTION the taken value is tempTyoe!
switch(type){
case 0:{rs[i][0]=dataset[i].SL ;break ;} //0 means sepal length
case 1:{rs[i][0]=dataset[i].SW ;break ;} //1 means sepal width
case 2:{rs[i][0]=dataset[i].PL ;break ;} //2 means petal length
case 3:{rs[i][0]=dataset[i].PW ;break ;} //3 means petal width
}
}
return rs ;
}else {System.out.println("ERROR:type输入值不正确");return null ;}
}
private static double[] FindBestValve(double[][] input){
//要考虑Type的多值性，最好只有两个值
double[][] sorted=QuickSort(input,0,input.length-1) ; //1st step:sort the input array
//接下来应该要在不同值区间内循环，挑一个熵值最小的。
double min_entropy=2 ;
double valve_value=-1 ;
for(int i=0;i1;i++){
// calculate the entropy of the division whose valve is between i and i+1
if (sorted[i][0]!=sorted[i+1][0]){ //避免在两个相同值之间分析的情况
double temp_entropy=CalculateEntropy(sorted,i) ;
if (temp_entropy0]+sorted[i+1][0])/2 ;
}
}
}
double[] rs=new double[2] ;
rs[0]=min_entropy ;
rs[1]=valve_value ;
return rs ;
}
private static double CalculateEntropy(double[][] sorted,int i) { //can only deal with the data which have only two classes
DataProperty dp=new DataProperty() ; //initialization of dataproperty
double rs_entropy=-1 ;
int num1=0 ;
int num2=0 ;
for(int x=0;x1;x++){
if(sorted[x][2]==0) num1++ ;
else if(sorted[x][2]==1) num2++ ;
else System.out.println("ERROR from CalculateEntropy: the value of tempType of a item is -1");
}
double entropy1=dp.getEntropy(num1,num2) ;
int tnum1=num1+num2 ; //total number of the former sequence
num1=0 ;
num2=0 ;
for(int x=i+1;xif(sorted[x][2]==0) num1++ ;
else if(sorted[x][2]==1) num2++ ;
else System.out.println("ERROR from CalculateEntropy: the value of tempType of a item is -1");
}
double entropy2=dp.getEntropy(num1,num2) ;
int tnum2=num1+num2 ;
rs_entropy=(entropy1*tnum1+entropy2*tnum2)/(tnum1+tnum2) ;
return rs_entropy ;
}
private static double[][] QuickSort(double[][] input,int low,int high){
if(low>=high) return null ;
int first=low ;
int last=high ;
double[] key=input[low] ;
while(firstwhile((first0]>=key[0])) --last ;
input[first]=input[last] ;
while((first0]<=key[0])) ++first ;
input[last]=input[first] ;
}
input[first]=key ;
double[][] res1,res2 ;
if (first-1>low) {res1=QuickSort(input,low,first-1) ;}
else if(first-1==low) {double[][] temp={input[low]} ;res1=temp ;}
else{res1=null ;}
if(high>first+1){res2=QuickSort(input,first+1,high) ;}
else if(high==first+1){double[][] temp={input[high]} ;res2=temp ;}
else{res2=null ;}
double[][] finalres ;
finalres=Combine(res1,res2,key) ;
return finalres ;
}
private static double[][] Combine(double[][] res1,double[][] res2,double[] key){
int len1,len2 ;
if(res1==null) len1=0 ;
else len1=res1.length ;
if(res2==null) len2=0 ;
else len2=res2.length ;
double[][] res=new double[len1+len2+1][3] ;
int index=0 ;
for(int i=0;ifor(int i=0;ireturn res ;
}
//-------调试用函数----------------------
private static void print(double[][] input){ //// used for debug
if(input!=null){
int len1=input.length ;
int len2=input[0].length ;
for(int i=0;ifor(int j=0;j"\t");
}
System.out.print('\n');
}
}else System.out.println("ERROR：输入二维数组为空") ;
}
}
Hunt类有3个值，type指的是计算得到的最优的分类属性，valve_value指的是相应的最优分类值，min_entropy指的是分类以后的熵。
为了构造的函数，主要就是先用preDeal函数将假设的属性值与类绑定到一个二维数组中（这么做是为了增加通用性）然后使用FindBestValue来寻找该属性中最优值。即首先将这些元素排序，然后依次检验元素之间的差值对应的熵，从中选出最小的熵作为BestValue。这样，就能得到这个属性中最优差值对应的最小的熵。把4个属性对应的4个最小熵对比，就能得到熵最小的那个类，作为最优分类属性
5.Estimate
import java.util.*;
public class Estimate {
ArrayList list0 ;
ArrayList list1 ;
IrisNode examtree ;
double ErrorRatio ;
public Estimate(IrisNode rule,IrisData[] examset){
this.list0=new ArrayList() ;
this.list1=new ArrayList() ;
this.examtree=examTree(rule,examset) ;
this.ErrorRatio=getErrorRatio(this.examtree) ;
}
private double getErrorRatio(IrisNode node){
if (node.datalist.length==0) return 0 ;
if(node.nodeType==-1){
double len1=0,len2=0 ;
double ratio1=1,ratio2=1 ;
if(node.leftChild==null) len1=0 ;
else {
len1=node.leftChild.datalist.length ;
ratio1=getErrorRatio(node.leftChild) ;
}
if(node.rightChild==null) len2=0 ;
else {
len2=node.rightChild.datalist.length ;
ratio2=getErrorRatio(node.rightChild) ;
}
double noderatio=(len1*ratio1+len2*ratio2)/(len1+len2) ;
return noderatio ;
}else{
if(node.nodeType==0){
double len=node.datalist.length ;
double num=0 ;
for(int i=0;ithis.list0.add(node.datalist[i]) ;
if(node.datalist[i].tempType==1) num++ ;
}
double noderatio=num/len ;
return noderatio ;
}
if(node.nodeType==1){
double len=node.datalist.length ;
double num=0 ;
for(int i=0;ithis.list1.add(node.datalist[i]) ;
if(node.datalist[i].tempType==0) num++ ;
}
double noderatio=num/len ;
return noderatio ;
}
return -1 ;
}
}
private IrisNode examTree(IrisNode node,IrisData[] data){
node.datalist=data ;
node.formerEntropy=getIrisDataListEntropy(data) ;
if (node.nodeType==-1) { //this node is not a leaf node
IrisData[] left=IrisNode.Divide(data, node.divideType, node.valveValue, 0) ;
IrisData[] right=IrisNode.Divide(data, node.divideType, node.valveValue, 1) ;
if (left.length==0) node.leftChild=null ;
else node.leftChild=examTree(node.leftChild,left) ;
if(right.length==0) node.rightChild=null ;
else node.rightChild=examTree(node.rightChild,right) ;
return node ;
}else{ // this node is a leaf node
node.leftChild=null ;
node.rightChild=null ;
return node ;
}
}
public double getFinalEntropy(IrisNode input){
double rs=-1 ;
if ((input.leftChild==null)||(input.rightChild==null)){
rs=getIrisDataListEntropy(input.datalist) ;
return rs ;
}else{
double rs_1=getFinalEntropy(input.leftChild) ;
double len1=input.leftChild.datalist.length ;
double rs_2=getFinalEntropy(input.rightChild) ;
double len2=input.rightChild.datalist.length ;
rs=(rs_1*len1+rs_2*len2)/(len1+len2) ;
return rs ;
}
}
//Private Methods
private static double getIrisDataListEntropy(IrisData[] input){
DataProperty dp=new DataProperty() ;
double rs_entropy=-1 ;
//通过tempType的值来计算irisdata数组的熵
//tempType只有3个值，0表示类1，1表示类2，-1表示其他类 一般用于表示异常
int num1=0,num2=0 ;
for(int i=0;iif(input[i].tempType==0) num1++ ;
if(input[i].tempType==1) num2++ ;
}
rs_entropy=dp.getEntropy(num1, num2) ;
return rs_entropy ;
}
}
这个类主要用于评估生成的决策树的性能，目前不是很完善，只能计算检验集使用该决策树的错误率。
examTree将检验集应用于之前生成的决策树，重新生成节点的左右子树，对于空的子树，进行封闭处理。
getErrorRatio利用递归的方法计算错误率。
6.ExcelPrint
import java.io.File;
import jxl.Workbook;
import jxl.write.Label;
import jxl.write.WritableSheet;
import jxl.write.WritableWorkbook;
public class ExcelPrint {
public ExcelPrint(){
}
public void PrintIrisDataArray(IrisData[] input,String filename){
try{
String rootname="C:\\Users\\multiangle\\Desktop\\" ;
String path=rootname+filename+".xls" ;
File file=new File(path) ;
WritableSheet sheet ;
WritableWorkbook book ;
if (file.exists()) {
Workbook wb=Workbook.getWorkbook(file) ;
book=Workbook.createWorkbook(file, wb) ;
int sheetnum=book.getNumberOfSheets() ;
sheet=book.createSheet("第"+sheetnum+"页", sheetnum) ;
System.out.println("正在第"+sheetnum+"页打印IrisData数组");
}else {
book=Workbook.createWorkbook(new File(path)) ;
sheet=book.createSheet("第0页", 0) ;
System.out.println("正在第0页打印IrisData数组");
}
//System.out.println("已获取到需要的表单");
String[] name={"SetNum","Sepal Length","Sepan Width","Petal Length","Petal Width","Type","tempType"} ;
for(int i=0;i<7;i++){
Label temp=new Label(i,0,name[i]) ;
sheet.addCell(temp);
}
int len=input.length ;
int row=1 ;
for(int i=0;iint col=0 ;
Label cell1=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SetNum)) ;
Label cell2=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SL)) ;
Label cell3=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SW)) ;
Label cell4=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].PL)) ;
Label cell5=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].PW)) ;
Label cell6=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].Type)) ;
Label cell7=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].tempType)) ;
sheet.addCell(cell1);
sheet.addCell(cell2);
sheet.addCell(cell3);
sheet.addCell(cell4);
sheet.addCell(cell5);
sheet.addCell(cell6);
sheet.addCell(cell7);
row++ ;
}
book.write() ;
book.close();
}catch(Exception e){
System.out.println(e) ;
System.out.println("ERROR:ExcelPrint") ;
}
}
public void PrintIrisDataArray(IrisData[] input,String filename,String description){
try{
String rootname="C:\\Users\\multiangle\\Desktop\\" ;
String path=rootname+filename+".xls" ;
File file=new File(path) ;
WritableSheet sheet ;
WritableWorkbook book ;
if (file.exists()) {
Workbook wb=Workbook.getWorkbook(file) ;
book=Workbook.createWorkbook(file, wb) ;
int sheetnum=book.getNumberOfSheets() ;
sheet=book.createSheet("第"+sheetnum+"页", sheetnum) ;
System.out.println("正在第"+sheetnum+"页打印IrisData数组");
}else {
book=Workbook.createWorkbook(new File(path)) ;
sheet=book.createSheet("第0页", 0) ;
System.out.println("正在第0页打印IrisData数组");
}
//System.out.println("已获取到需要的表单");
Label descrip=new Label(0,0,description) ;
sheet.addCell(descrip) ;
String[] name={"SetNum","Sepal Length","Sepan Width","Petal Length","Petal Width","Type","tempType"} ;
for(int i=0;i<7;i++){
Label temp=new Label(i,1,name[i]) ;
sheet.addCell(temp);
}
int len=input.length ;
int row=2 ;
for(int i=0;iint col=0 ;
Label cell1=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SetNum)) ;
Label cell2=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SL)) ;
Label cell3=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].SW)) ;
Label cell4=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].PL)) ;
Label cell5=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].PW)) ;
Label cell6=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].Type)) ;
Label cell7=new Label(col++,row,String.valueOf(input[i].tempType)) ;
sheet.addCell(cell1);
sheet.addCell(cell2);
sheet.addCell(cell3);
sheet.addCell(cell4);
sheet.addCell(cell5);
sheet.addCell(cell6);
sheet.addCell(cell7);
row++ ;
}
book.write() ;
book.close();
}catch(Exception e){
System.out.println(e) ;
System.out.println("ERROR:ExcelPrint") ;
}
}
public void PrintIrisData(IrisData[] input,String filename,int sheetnum){ //要注意 input sheet num>current sheet num+1的情况可能出现的BUG
//待定
}
private static boolean CreateExcel(String filename){
try{
WritableWorkbook book=Workbook.createWorkbook(new File(filename)); //打开文件
WritableSheet sheet=book.createSheet("FirstPage",0) ; //生成名为“FirstPage”的工作表，参数0表示这是第一页
Label label=new Label(0,0,"") ;
sheet.addCell(label);
book.write();
book.close();
return true;
}catch(Exception e){
System.out.println("ERROR:CreateExcel") ;
return false ;
}
}
private static boolean CreateExcel(String filename,String sheetname){
try{
WritableWorkbook book=Workbook.createWorkbook(new File(filename)); //打开文件
WritableSheet sheet=book.createSheet(sheetname,0) ; //生成名为sheetname的工作表，参数0表示这是第一页
Label label=new Label(0,0,"") ;
sheet.addCell(label);
book.write();
book.close();
return true ;
}catch(Exception e){
System.out.println("ERROR:CreateExcel") ;
return false ;
}
}
private static void WriteExcel_Cell(String filename,String value,int cow,int row){
try {
// Excel获得文件
System.out.println("0");
File file=new File(filename) ;
Workbook wb = Workbook.getWorkbook(file);
// 打开一个文件的副本，并且指定数据写回到原文件
WritableWorkbook book = Workbook.createWorkbook(file,wb);
System.out.println("1");
// 添加一个工作表
WritableSheet sheet = book.getSheet(0) ; //book.createSheet("第二页", 1);
sheet.addCell(new Label(cow, row, value));
book.write();
book.close();
} catch (Exception e) {
System.out.println(e);
System.out.println("ERROR:写入失败");
}
}
}
用于将IrisData数组输出。这个基本按照之前的Excel操作就能完成，没啥可说的。需要外部类jxl.jar
7.DataProperty
public class DataProperty {
public double getGini(int[] data){
int len=data.length ;
double sum=0 ;
for(int i=0;idouble pre_gini=0 ;
for(int i=0;idouble gini=1-pre_gini ;
return gini ;
}
public double getGini(int a,int b){
double c=a+b ;
double gini=1-(a/c)*(a/c)-(b/c)*(b/c) ;
return gini ;
}
public double getEntropy(int[] data){
int len=data.length ;
double sum=0 ;
for(int i=0;i//get the summary of all data
double pre_entro=0 ;
for(int i=0;iif (data[i]!=0){
pre_entro+=(data[i]/sum)*Math.log(data[i]/sum)/Math.log(2) ;
}
}
double entro=-pre_entro ;
return entro ;
}
public double getEntropy(int ina,int inb){
double a=(double)ina ;
double b=(double)inb ;
double entro ;
if((a*b)!=0){
double c=a+b ;
double a1=(a/c)*mathLog2(a/c) ;
double b1=(b/c)*mathLog2(b/c) ;
entro=-a1-b1 ;
return entro ;
}else{
entro=0 ;
return entro ;
}
}
//inner methods----------------------------------------------------
private static double mathLog(double data,double bottom){
return Math.log(data)/Math.log(bottom) ;
}
private static double mathLog2(double data){
return Math.log(data)/Math.log(2) ;
}
}
辅助类，用来计算数组的熵，或者两个数的熵
8.test
/**
*@author multiangle from SoutheastUniversity
*@function Hunt Method is used to get the best attribute and the best value
* to divide a node into two parts
*/
public class test {
public static void main(String[] args){
IrisData[] dataset=new IrisInfoGet().dataset ;
ExcelPrint ep=new ExcelPrint() ;
ep.PrintIrisDataArray(dataset, "test","从数据库搬来的原始数据");
System.out.println("首先将0与1，2分开来");
for(int i=0;iif (dataset[i].Type==0) dataset[i].tempType=0 ;
else dataset[i].tempType=1 ;
}
ep.PrintIrisDataArray(dataset, "test","加tempType以后的的dataset");
//此处完成训练集和检验集的完成。训练集的比例可能比较低，
//这个不是问题，以后可以随意更改的。
IrisData[] trainset=new IrisData[75] ;
IrisData[] examset=new IrisData[75] ;
int index=0 ;
for(int i=0;i<75;i++){
trainset[index]=dataset[index*2] ;
examset[index]=dataset[index*2+1] ;
index++ ;
}
ep.PrintIrisDataArray(trainset, "test", "训练集trainset");
ep.PrintIrisDataArray(examset, "test", "检验集examset");
IrisNode root=new IrisNode(trainset,0,"0") ;
IrisNode node1=root ;
Estimate es=new Estimate(node1,examset) ;
System.out.println("得到的决策树使用检验集检验的错误率是： "+String.valueOf(es.ErrorRatio));
System.out.println("然后将1与2分开来");
IrisData[] ts2=root.rightChild.datalist ;
for(int i=0;iif (ts2[i].Type==1) ts2[i].tempType=0 ;
if (ts2[i].Type==2) ts2[i].tempType=1 ;
}
int es2len=0 ;
for(int i=0;iif((examset[i].Type==1)||(examset[i].Type==2)) es2len++ ;
}
IrisData[] es2=new IrisData[es2len] ;
int es2index=0 ;
for(int i=0;iif (examset[i].Type==1) {
es2[es2index]=examset[i] ;
es2[es2index++].tempType=0 ;
}
if (examset[i].Type==2) {
es2[es2index]=examset[i] ;
es2[es2index++].tempType=1 ;
}
}
IrisNode r2=new IrisNode(ts2,0,"0") ;
Estimate estimate2=new Estimate(r2,es2) ;
System.out.println("得到的决策树使用检验集检验的错误率是： "+String.valueOf(estimate2.ErrorRatio));
IrisData[] es2class0=new IrisData[estimate2.list0.size()] ;
for(int i=0;i"test", "判定为typd1的标本");
IrisData[] es2class1=new IrisData[estimate2.list1.size()] ;
for(int i=0;i"test", "判定为typd2的标本");
}
}
这个类是整套程序的入口。
IrisData[] dataset=new IrisInfoGet().dataset ;
//负责从数据库得到IrisData数组
ExcelPrint ep=new ExcelPrint() ;
ep.ep.PrintIrisDataArray(IrisData[] name, String filename, String description);
//负责将IrisData数组打印到桌面的filename中，description在第一行作为注释
IrisNode root=new IrisNode(IrisData[] setname, int initialdeep, String tag) ;
//输入IrisData数组，初始深度以及初始标签，得到根节点
Estimate es=new Estimate(IrisNode rule,IrisData[] examset) ;
//利用生成的决策树以及检验集，可以得到Estimate实例es, es.list0存储定义为类0的数据，es.list1存储定义为1的数据; es.ErrorRatio 为检测结果的错误率。