决策树分类器ID3算法C语言

决策树分类器（ID3算法）C语言，可直接运行

#include “stdio.h“
#include “stdlib.h“
#include “math.h“
#include “string.h“
#include “vector“
using namespace std;

#define INF 99
#define dimNum 5  //样本维数
typedef vector intVector;
vector getFileInf（char *File）;   //获取样本
void ID3（vector sample）;   //ID3决策树开始引擎
intVector getYESorNOnum（vector sample）;   //获取去和不去的数量
vector getEntropy（vector sample）;  //获取各信息熵
int getGainLaber（double HD vector Entropy int num）;  //获取增益值最大处的位置
void Iter（vector sample int laber）;  //开始迭代
void output（）;  //路径输出
void save（）;  //保存路径

struct pathInf
{
	int att;    //属性类别
	int num;    //使用的属性
	int ID;     //调用的顺序
	int r;      //结果
};

pathInf path[dimNum];
int ID = 1;
int result;
typedef vector pathVector;
vector savePath;

void main（）
{
	int i;
	vector sample;
	char *File = “样本.txt“;

	//初始化路径
	for（i=0; i	{
		path[i].att = INF;
		path[i].num = INF;
		path[i].ID = INF;
	}

	printf（“天气  温度  湿度  风力   Y/N  （注：99表示未考虑。）\n“）;
	sample = getFileInf（File）;
	ID3（sample）;

	output（）;

}


//ID3决策树开始引擎
void ID3（vector sample）
{
	int i j;
	intVector yesORno = getYESorNOnum（sample）;
	vector Entropy;
	double HD_Entropy;
	
	if（yesORno.at（0）==0）
	{
		printf（“样本全为不去!!!\n“）;
		exit（0）;
	}

	if（yesORno.at（1）==0）
	{
		printf（“样本全为去!!!\n“）;
		exit（0）;
	}

	HD_Entropy = -（（double）yesORno.at（0）/sample.size（）） *log10（（double）yesORno.at（0）/sample.size（））/log10（2） 
			   	- （（double）yesORno.at（1）/sample.size（）） *log10（（double）yesORno.at（1）/sample.size（））/log10（2）;


	Entropy = getEntropy（sample）;

	int laber = getGainLaber（HD_Entropy Entropy 0）;   //最大增益值所对应的列

	Iter（sample laber）;  //开始迭代

}


//迭代函数
void Iter（vector sample int laber）
{
	int i j;
	intVector temp;
	intVector YorN;
	intVector yesORno = getYESorNOnum（sample）;
	vector Entropy;
	double HD_Entropy;
	vector samp0 samp1 samp2;
	int laber0;

	if（yesORno[0]==0）
	{
		result = 0;
		save（）;
		return;
	}

	if（yesORno[1]==0）
	{
		result = 1;
		save（）;
		return;
	}


	//进行分支
	for（i=0; i	{
		if （sample[i][laber]==0）
		{
			temp = sample[i];
			temp[laber] = INF;
			samp0.push_back（temp）;
		}
		
		if （sample[i][laber]==1）
		{
			temp = sample[i];
			temp[laber] = INF;
			samp1.push_back（temp）;
		}
		
		if （sample[i][laber]==2）
		{
			temp = sample[i];
			temp[laber] = INF;
			samp2.push_back（temp）;
		}
	}

	if（samp0.size（）!=0）
	{
		YorN = getYESorNOnum（samp0）;
		
		HD_Entropy = -（（double）YorN.at（0）/samp0.size（）） *log10（（double）YorN.at（0）/samp0.size（））/log10（2） 
					- （（double）YorN.at（1）/samp0.size（）） *log10（（double）YorN.at（1）/samp0.size（））/log10（2）;
		
		
		Entropy = getEntropy（samp0）;
		
		laber0 = getGainLaber（HD_Entropy Entropy 0）;   //最大增益值所对应的列

		Iter（samp0 laber0）;
	}

	if（samp1.si

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件       66560  2015-07-28 19:25  决策树分类器（ID3算法）\决策树代码过程\决策树（结构体）\Debug\vc60.idb
     文件       94208  2015-07-28 19:25  决策树分类器（ID3算法）\决策树代码过程\决策树（结构体）\Debug\vc60.pdb
............此处省略17个文件信息