matlab决策树算法

⑴ matlab treebagger是随机森林么

TreeBagger实返败卜现了一种bagged decision tree algorithm(袋装决策树算法)，而不是随机森林。
但漏穗可以通过适枯败当的参数设置NVarToSample值来实现类似随机森林的算法。

⑵ 求会matlab和机器学习的大牛，教我怎么实现一个随机森林

随机森明慧林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策激笑答树组成，随升肢机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那 么采样的样本也为N个。

⑶ 决策树ID3，C4.5，CART算法中某一属性分类后，是否能运用该属性继续分类

决策树主要有ID3，C4.5，CART等形式。ID3选取信息增益的属性递归进行分类，C4.5改进为使用信息增益率来选取分类属性。CART是Classfication and Regression Tree的缩写。表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归。其中使用基尼系数选取分类属性。以下主要介绍ID3和CART算法。
ID3算法：
信息熵： H(X)=-sigma（对每一个x）（plogp） H(Y|X)=sigma(对每一个x)（pH(Y|X=xi)）
信息增益：H（D）-H(D|X) H(D)是整个数据集的熵
信息增益率：（H(D)-H(D|X)）/H(X)
算法流程：（1）对每一个属性计算信息增益，若信息增益小于阈值，则将该支置为叶节点，选择其中个数最多的类标签作为该类的类标签。否则，选择其中最大的作为分类属 性。
（2）若各个分支中都只含有同一类数据，则将这支置为叶子节点。
否则 继续进行（1）。
CART算法：
基尼系数：Gini（p）=sigma（每一个类）p(1-p)
回归树：属性值为连续实数。将整个输入空间划分为m块，每一块以其平均值作为输出。f(x)=sigma(每一块)Cm*I(x属于Rm)
回归树生成：（1）选取切分变量和切分点，将输入空间分为两份。
（2）每一份分别进行第一步，直到满足停止条件。
切分变量和切分点选取：对于每一个变量进行遍历，从中选择切分点。选择一个切分点满足分类均方误差最小。然后在选出所有变量中最小分类误差最小的变量作为切分 变量。
分类树：属性值为离散值。
分类树生成：（1）根据每一个属性的每一个取值，是否取该值将样本分成两类，计算基尼系数。选择基尼系数最小的特征和属性值，将样本分成两份。
（2）递归调用（1）直到无法分割。完成CART树生成。

决策树剪枝策略：
预剪枝（树提前停止生长）和后剪枝（完全生成以后减去一些子树提高预测准确率）
降低错误率剪枝：自下而上对每一个内部节点比较减去以其为叶节点和子树的准确率。如果减去准确率提高，则减去，依次类推知道准确率不在提高。
代价复杂度剪枝：从原始决策树T0开始生成一个子树序列{T0、T1、T2、...、Tn},其中Ti+1是从Ti总产生，Tn为根节点。每次均从Ti中 减去具有最小误差增长率的子树。然后通过 交叉验证比较序列中各子树的效果选择最优决策树。

⑷ 基于matlab的叶子病虫害灾难程度监测是用什么实现的

一般使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）蠢指、带首配随机森林（芹老RF）等算法来实现叶子病虫害灾难程度的监测。

⑸ 如何用matlab实现决策树多叉树

决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具.
决策论中 (如风险管理),决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划.决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构.决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具,包括随机事件结果,资源代价和实用性.它是一个算法显示的方法.决策树经常在运筹学中使用,特别是在决策分析中,它帮助确定一个能最可能达到目标的策略.如果在实际中,决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用,一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法.决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段.
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树,从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子.
决策树中最上面的节点称为根节点,是整个决策树的开始.本例中根节点是“收入>￥40,000”,对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支.
决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关.如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支,这种树称为二叉树.允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树.决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试.
每个分支要么是一个新的决策节点,要么是树的结尾,称为叶子.在沿着决策树从上到下遍历的过程中,在每个节点都会遇到一个问题,对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支,最后会到达一个叶子节点.这个过程就是利用决策树进行分类的过程,利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）.
例如,
假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款,那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树,用决策树来判断风险的大小.“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”,同时“收入5年”的申请,则被认为“低风险”而建议贷款给他/她.
数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）.常用的算法有CHAID、 CART、ID3、C4.5、 Quest 和C5.0.
建立决策树的过程,即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程,每次切分对应一个问题,也对应着一个节点.对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大.
对决策树算法的研究开发主要以国外为主,现有的涉及决策树算法的软件有SEE5、Weka、spss等,在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究,如中国测绘科学研究院在原有C5.0算法的基础上进行了算法重构,将其用于地表覆盖遥感影像分类中.

⑹ 用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序，完整有详细注解

下面这段是apriori算法中由2频繁项集找k频繁项集的程序，程序中有两个问题：
1、似乎while循环的K永远都是固定的，也就是都是频繁2项集的个数。得到频繁3项集后K的个数不是要变吗？如何体现呢？
2、程序中有两个for的大循环，但是发现结果是只要找到一个频繁3项集第二个for循环就会结束，但是其实还应该有其它的频繁3项集。for循环不是应该无条件执行到参数k结束吗？当时k值是15，可是程序结束的时候i=2，j=3,然后j就不执行4以及一直到k的部分了。是什么原因呢？麻烦高手指点一下。急啊……
while( k>0)
le=length(candidate{1});
num=2;
nl=0;
for i=1:k-1
for j=i+1:k
x1=candidate{i}; %candidate初始值为频繁2项集，这个表示频繁项集的第i项
x2=candidate{j};
c = intersect(x1, x2);
M=0;
r=1;
nn=0;
l1=0;
if (length(c)==le-1) & (sum(c==x1(1:le-1))==le-1)
houxuan=union(x1(1:le),x2(le));
%树剪枝,若一个候选项的某个K-1项子集为非频繁，则剪枝掉
sub_set=subset(houxuan);
%生成该候选项的所有K-1项子集
NN=length(sub_set);
%判断这些K-1项自己是否都为频繁的
while(r & M<NN)
M=M+1;
r=in(sub_set{M},candidate);
end
if M==NN
nl=nl+1;
%候选k项集
cand{nl}=houxuan;
%记录每个候选k项集出现的次数
le=length(cand{1});
for i=1:m
s=cand{nl};
x=X(i,:);
if sum(x(s))==le
nn=nn+1;
end
end
end
end
%从候选集中找频繁项集
if nn>=th
ll=ll+1;
candmid{nl}=cand{nl};
pfxj(nl).element=cand{nl};
pfxj(nl).time=nn;
disp('得到的频繁项集为:')
result=(candmid{nl});
disp(result);
end

end
end
end

⑺ 贝叶斯分类中假定2类的类条件分布概率是正态分布怎么求先验概率

用matlab求态布概率函数normpdf使用格式
Y
=
normpdf(X,mu,sigma)
mu——均值μ
sigma——标准偏差σ
例：
>>
Y
=
normpdf(1.5,0.5,1)
Y
=
0.24197

⑻ matlab只有自带的bp吗

您好，Matlab不仅仅只有自带的BP算法，它还提供了一系列机器学习算法，包括支持向量机（SVM），K近邻（KNN），决策树（DT），随机森林（RF），AdaBoost，梯度提升（GBM），神经网络（NN），以及其他一些机器大谈裂学习算法。此外，Matlab还提供了一些深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM），受侍游限玻尔兹曼机（RBM），自动编码器（AE）等。因此，Matlab不仅仅只有BP算法，它还提供了一系列机器学习和深度学习算法，可以满足您的不滚闭同需求。

⑼ 如何利用matlab建立决策树模型，对原始数据（excel表格）有什么要求最好有代码，C4.5算法的~

C4.5的好像没看到人实现过，不过ID3是很好用的，用treefit函数，excel函数只要主体部分，属性矩阵和分类向量要分开存放，不要第一行和第一列的注释内容（如果没有就不用删），用xlsread函数获取Excel数据得到输入矩阵。目标向量可以另外在建立一个excel一样的使用。可以继续交流