机器学习实验报告(DOC).doc
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《机器学习》
课内实验报告
（1）ID算法实现决策树
2015-2016学年第2学期
专业：
智能科学与技术
班级：
智能1301班
学号：
06133029
姓名：
张争辉
一、实验目的：
理解ID3算法的基本原理，并且编程实现。
二、实验要求：
使用C/C++/MATLAB实现ID3算法。
输入：
若干行，每行5个字符串，表示
OutlookTemperatureHumidityWindPlayball
如上表。
输出：
决策树。
实验结果如下：
输入：
SunnyHotHighWeakNo
SunnyHotHighStrongNo
OvercastHotHighWeakYes
RainMildHighWeakYes
RainCoolNormalWeakYes
RainCoolNormalStrongNo
OvercastCoolNormalStrongYes
SunnyMildHighWeakNo
SunnyCoolNormalWeakYes
RainMildNormalWeakYes
SunnyMildNormalStrongYes
OvercastMildHighStrongYes
OvercastHotNormalWeakYes
RainMildHighStrongNo
输出：
Outlook
RainWind
StrongNo
WeakYes
OvercastYes
SunnyHumidity
NormalYes
HighNo
三、具体实现：
实现算法如下：
#include
#include
#include
#include
usingnamespacestd;
#defineROW14
#defineCOL5
#definelog20.69314718055
typedefstructTNode
{
chardata[15];
charweight[15];
TNode*firstchild,*nextsibling;
}*tree;
typedefstructLNode
{
charOutLook[15];
charTemperature[15];
charHumidity[15];
charWind[15];
charPlayTennis[5];
LNode*next;
}*link;
typedefstructAttrNode
{
charattributes[15];//属性
int attr_Num;//属性的个数
AttrNode*next;
}*Attributes;
char*Examples[ROW][COL]={//"OverCast","Cool","High","Strong","No",
// "Rain","Hot","Normal","Strong","Yes",
"Sunny","Hot","High","Weak","No",
"Sunny","Hot","High","Strong","No",
"OverCast","Hot","High","Weak","Yes",
"Rain","Mild","High","Weak","Yes",
"Rain","Cool","Normal","Weak","Yes",
"Rain","Cool","Normal","Strong","No",
"OverCast","Cool","Normal","Strong","Yes",
"Sunny","Mild","High","Weak","No",
"Sunny","Cool","Normal","Weak","Yes",
"Rain","Mild","Normal","Weak","Yes",
"Sunny","Mild","Normal","Strong","Yes",
"OverCast","Mild","Normal","Strong","Yes",
"OverCast","Hot","Normal","Weak","Yes",
"Rain","Mild","High","Strong","No"
};
char*Attributes_kind[4]={"OutLook","Temperature","Humidity","Wind"};
int Attr_kind[4]={3,3,2,2};
char*OutLook_kind[3]={"Sunny","OverCast","Rain"};
char*Temperature_kind[3]={"Hot","Mild","Cool"};
char*Humidity_kind[2]={"High","Normal"};
char*Wind_kind[2]={"Weak","Strong"};
/*inti_Exampple[14][5]={0,0,0,0,1,
0,0,0,1,1,
1,0,0,1,0,
2,1,0,0,0,
2,2,1,0,0,
2,2,1,1,1,
1,2,1,1,0,
0,1,0,0,1,
0,2,1,0,0,
2,1,1,0,0,
0,1,1,1,0,
1,1,1,1,0,
1,1,1,0,0,
2,1,0,0,1
};*/
voidtreelists（treeT）;
voidInitAttr（Attributes&attr_link,char*Attributes_kind[],intAttr_kind[]）;
voidInitLink（link&L,char*Examples[][COL]）;
voidID3（tree&T,linkL,linkTarget_Attr,Attributesattr）;
voidPN_Num（linkL,int&positve,int&negative）;
doubleGain（intpositive,intnegative,char*atrribute,linkL,Attributesattr_L）;
voidmain（）
{
linkLL,p;
Attributesattr_L,q;
treeT;
T=newTNode;
T->firstchild=T->nextsibling=NULL;
strcpy（T->weight,""）;
strcpy（T->data,""）;
attr_L=newAttrNode;
attr_L->next=NULL;
LL=newLNode;
LL->next=NULL;
//成功建立两个链表
InitLink（LL,Examples）;
InitAttr（attr_L,Attributes_kind,Attr_kind）;
ID3（T,LL,NULL,attr_L）;
cout<<"决策树以广义表形式输出如下：
"<treelists（T）;//以广义表的形式输出树
// cout<cout<}
//以广义表的形式输出树
voidtreelists（treeT）
{
treep;
if（!
T）
return;
cout<<"{"<weight<<"}";
cout<data;
p=T->firstchild;
if（p）
{
cout<<"（";
while（p）
{
treelists（p）;
p=p->nextsibling;
if（p）cout<<',';
}
cout<<"）";
}
}
voidInitAttr（Attributes&attr_link,char*Attributes_kind[],intAttr_kind[]）
{
Attributesp;
for（inti=0;i<4;i++）
{
p=newAttrNode;
p->next=NULL;
strcpy（p->attributes,Attributes_kind[i]）;
p->attr_Num=Attr_kind[i];
p->next=attr_link->next;
attr_link->next=p;
}
}
voidInitLink（link&LL,char*Examples[][COL]）
{
linkp;
for（inti=0;i{
p=newLNode;
p->next=NULL;
strcpy（p->OutLook,Examples[i][0]）;
strcpy（p->Temperature,Examples[i][1]）;
strcpy（p->Humidity,Examples[i][2]）;
strcpy（p->Wind,Examples[i][3]）;
strcpy（p->PlayTennis,Examples[i][4]）;
p->next=LL->next;
LL->next=p;
}
}
voidPN_Num（linkL,int&positve,int&negative）
{
positve=0;
negative=0;
linkp;
p=L->next;
while（p）
{
if（strcmp（p->PlayTennis,"No"）==0）
negative++;
elseif（strcmp（p->PlayTennis,"Yes"）==0）
positve++;
p=p->next;
}
}
//计算信息增益
//linkL:
样本集合S
//attr_L：
属性集合
doubleGain（intpositive,intnegative,char*atrribute,linkL,Attributesattr_L）
{
intatrr_kinds;//每个属性中的值的个数
Attributesp=attr_L->next;
linkq=L->next;
intattr_th=0;//第几个属性
while（p）
{
if（strcmp（p->attributes,atrribute）==0）
{
atrr_kinds=p->attr_Num;
break;
}
p=p->next;
attr_th++;
}
doubleentropy,gain=0;
doublep1=1.0*positive/（positive+negative）;
doublep2=1.0*negative/（positive+negative）;
entropy=-p1*log（p1）/log2-p2*log（p2）/log2;//集合熵
gain=entropy;
//获取每个属性值在训练样本中出现的个数
//获取每个属性值所对应的正例和反例的个数
//声明一个3*atrr_kinds的数组
int**kinds=newint*[3];
for（intj=0;j<3;j++）
{
kinds[j]=newint[atrr_kinds];//保存每个属性值在训练样本中出现的个数
}
//初始化
for（intj=0;j<3;j++）
{
for（inti=0;i{
kinds[j][i]=0;
}
}
while（q）
{
if（strcmp（"OutLook",atrribute）==0）
{
for（inti=0;i{
if（strcmp（q->OutLook,OutLook_kind[i]）==0）
{
kinds[0][i]++;
if（strcmp（q->PlayTennis,"Yes"）==0）
kinds[1][i]++;
else
kinds[2][i]++;
}
}
}
elseif（strcmp（"Temperature",atrribute）==0）
{
for（inti=0;i{
if（strcmp（q->Temperature,Temperature_kind[i]）==0）
{
kinds[0][i]++;
if（strcmp（q->PlayTennis,"Yes"）==0）
kinds[1][i]++;
else
kinds[2][i]++;
}
}
}
elseif（strcmp（"Humidity",atrribute）==0）
{
for（inti=0;i{
if（strcmp（q->Humidity,Humidity_kind[i]）==0）
{
kinds[0][i]++;
if（strcmp（q->PlayTennis,"Yes"）==0）
kinds[1][i]++;//
else
kinds[2][i]++;
}
}
}
elseif（strcmp（"Wind",atrribute）==0）
{
for（inti=0;i{
if（strcmp（q->Wind,Wind_kind[i]）==0）
{
kinds[0][i]++;
if（strcmp（q->PlayTennis,"Yes"）==0）
kinds[1][i]++;
else
kinds[2][i]++;
}
}
}
q=q->next;
}
//计算信息增益
double*gain_kind=newdouble[atrr_kinds];
intpositive_kind=0,negative_kind=0;
for（intj=0;j{
if（kinds[0][j]!
=0&&kinds[1][j]!
=0&&kinds[2][j]!
=0）
{
p1=1.0*kinds[1][j]/kinds[0][j];
p2=1.0*kinds[2][j]/kinds[0][j];
gain_kind[j]=-p1*log（p1）/log2-p2*log（p2）/log2;
gain=gain-（1.0*kinds[0][j]/（positive+negative））*gain_kind[j];
}
else
gain_kind[j]=0;
}
returngain;
}
//在ID3算法中的训练样本子集合与属性子集合的链表需要进行清空
voidFreeLink（link&Link）
{
linkp,q;
p=Link->next;
Link->next=NULL;
while（p）
{
q=p;
p=p->next;
free（q）;
}
}
voidID3（tree&T,linkL,linkTarget_Attr,Attributesattr）
{
Attributesp,max,attr_child,p1;
linkq,link_child,q1;
treer,tree_p;
intpositive=0,negative=0;
PN_Num（L,positive,negative）;
//初始化两个子集合
attr_child=newAttrNode;
attr_child->next=NULL;
link_child=newLNode;
link_child->next=NULL;
if（positive==0）//全是反例
{
strcpy（T->data,"No"）;
return;
}
elseif（negative==0）//全是正例
{
strcpy（T->data,"Yes"）;
return;
}
p=attr->next;//属性链表
doublegain,g=0;
/************************************************************************/
/*建立属性子集合与训练样本子集合有两个方案：
一：
在原来链表的基础上进行删除；
二：
另外申请空间进行存储子集合；
采用第二种方法虽然浪费了空间，但也省了很多事情，避免了变量之间的应用混乱
*/
/************************************************************************/
if（p）
{
while（p）
{
gain=Gain（positive,negative,p->attributes,L,attr）;
cout<attributes<<""<if（gain>g）
{
g=gain;
max=p;//寻找信息增益最大的属性
}
p=p->next;
}
strcpy（T->data,max->attributes）;//增加决策树的节点
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