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2024-08-09 05:13本頁面
【正文】 se(int//創(chuàng)建決策樹value)Tree,intDT_pointer定義函數(shù):void//按屬性值的個數(shù)建立子樹*child[P+1]。反類正類c。反例葉節(jié)點；leaf=0不是節(jié)點//leaf=1//表示此節(jié)點包含的數(shù)據,data[i]=1,表示包含二維數(shù)組data[][]中的第i條數(shù)據intdata[D_MAX+1]。1,2,3,4表示選擇的屬性，0表示不用分類，即葉節(jié)點name。{struct后面n行皆為例子；第一行為樣本數(shù)量14和每個樣本中屬性的數(shù)量4；用信息增益度量期望熵最低，來選擇分類屬性。要構造盡可能小的決策樹，關鍵在于選擇恰當?shù)倪壿嬇袛嗷驅傩?。對于同樣一組例子，可以有很多決策樹能符合這組例子。二、實驗原理及基本技術路線圖（方框原理圖或程序流程圖）（1）設計并實現(xiàn)程序，構造出正確的決策樹；（2）對所設計的算法采用大O符號進行時間復雜性和空間復雜性分析；決策樹通過把實例從根節(jié)點排列到某個葉子節(jié)點來分類實例，葉子節(jié)點即為實例所屬的分類。昆明理工大學信息工程與自動化學院學生實驗報告（ 2013 — 2014 學年 第 1 學期 ）課程名稱：人工智能 開課實驗室：信自樓計算機機房442 2013 年12月 20日年級、專業(yè)、班學號姓名成績實驗項目名稱天氣決策樹指導教師 吳霖教師評語該同學是否了解實驗原理： □ □ □該同學的實驗能力： □ □ □該同學的實驗是否達到要求： □ □ □實驗報告是否規(guī)范： □ □ □實驗過程是否詳細記錄： □ □ □ 教師簽名： 年 月 日一、上機目的及內容根據下列給定的14個數(shù)據,運用Information Gain構造一個天氣決策樹。例子編號屬 性分類天況溫度濕度風況1晴熱大無N2晴熱大有N3多云熱大無P4雨中大無P5雨冷正常無P6雨冷正常有N7多云冷正常有P8晴中大無N9晴冷正常無P10雨中正常無P11晴中正常有P12多云中大有P13多云熱正常無P14雨中大有N（1）學習用Information Gain構造決策樹的方法；（2）在給定的例子上，構造出正確的決策樹；（3）理解并掌握構造決策樹的技術要點。樹上的每一個節(jié)點說明了對實例的某個屬性的測試，并且該節(jié)點
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