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R-数据挖掘-决策树ID3（四）

分类: 文章 • 2024-11-27 22:54:58

海林老师《数据挖掘》课程作业系列

要求：自己写R/Python代码、函数实现一系列算法

其他参见：

R-数据挖掘-求混合型数据对象距离（一）

R-数据挖掘-主成分分析PCA（二）

R-数据挖掘-关联规则（三）

R-数据挖掘-决策树ID3（四）

R-数据挖掘-贝叶斯分类（五）

R-数据挖掘-聚类Kmeans（六）

R-数据挖掘-聚类DBSCAN（七）

全文逻辑：（读者可将所有代码按顺序复制到RStudio，全选ctrl+A,运行ctrl+enter,查看结果）

  1. 分析
  2. 算法/函数
  3. 测试数据
  4. 测试代码
  5. 测试结果（截图）

分析：这个很难！！（难在递归生成树）

#实现 输入训练集  输出ID3方式得到的决策树（列表）

#输入：训练集数据框(要求最后一列为类别)
#输出：显示划分属性
#返回：列表，按分类属性的可取值分的，
######[[1]]表示为某个属性时，
######列表最里层[[2]]表示此路径的最终类别

 

算法实现（编写函数）：

（1）生成决策树：

id3_jcs<-function(data){
  #求给定列的信息熵Info
  ##data数据框
  ##默认最后一列为分类Label
  info<-function(data){
    count_all=nrow(data)
    count_fen=as.numeric(table(data[,ncol(data)]))
    result=0
    for (i in 1:length(count_fen)) {
      rate=count_fen[i]/count_all
      result=result-(rate*log(rate,2))
    }
    return(result)
  }
  #print(info(train))
  
  #求某属性分类，得到的总信息熵
  ##col_fen:要对该列属性进行分类
  info_col<-function(data,col_fen){
    leibie=names(table(data[,col_fen]))
    count_all=nrow(data)
    result=0
    for (i in 1:length(leibie)) {
      data[,col_fen]=as.character(data[,col_fen])
      data_fen=subset(data,data[,col_fen]==leibie[i])
      data_fen=droplevels(data_fen)#除去无用因子
      count_fen=nrow(data_fen)
      info_fen=info(data_fen)
      result=result+info_fen*(count_fen/count_all)
    }
    return(result)
  }
  #x=info_col(train,1)
  #x=info_col(train,"age")
  
  #根据属性各取值，切割数据框
  ###属性为列名
  ###返回列表
  split_data<-function(data,col_fen){
    leibie=names(table(data[,col_fen]))
    leibie_num=length(leibie)
    data[,col_fen]=as.character(data[,col_fen])
    data_fens=NULL
    
    for (i in 1:leibie_num) {
      data_fen=subset(data,data[,col_fen]==leibie[i])
      data_fen=droplevels(data_fen)
      data_fen=data_fen[,-col_fen]
      print("------------------------------------")
      print(leibie[i])
      print("==========================================")
      print(data_fen)
      data_fens[[i]]=list(leibie[i],data_fen)
    }
    return(data_fens)
  }
  #xx=split_data(train,1)
  #xx[[1]][[1]]#获取第一个分类依据
  #xx[[1]][[2]]#获取第一个分类之后的数据框，不含划分属性
  #xx[[2]][[1]]
  #test=xx[[2]][[2]]
  #a1=best(test)
  #test2=split_data(test,a1)
  
  #找到最好的划分属性
  ###返回所在列数
  best<-function(data){
    info_all=info(data)#计算父表的信息增益
    gains=c(rep(0,ncol(data)))
    if(ncol(data)>1){
      for (i in 1:(ncol(data)-1)) {
        gains[i]=info_all-info_col(data,i)#得到子表的信息增益
      }
    }
    index=which(rank(-gains,ties.method="first")==1)#得到划分属性的列数
    return(index)
  }
  #best(train)
  
  #如果只有一列，而结果却多个的话，采用多数表决
  #找出出现次数最多的分类名称
  ###传入数据框（一列，是最后一列，为分类Y N 等）
  majorityCnt<-function(data){
    data_fen<-table(data)
    index=which(rank(-as.numeric(data_fen),ties.method="first")==1)#得到划分属性的列数
    return(names(data_fen)[index])
  }
  #根据列数和数据框，输出列名
  col_name<-function(col_count,data){
    return(names(data)[col_count])
  }
  
  #############################递归创建树
  createTree<-function(data){
    #递归停止条件
    if(length(data)==1){
      return(majorityCnt(data))
    }
    if(length(as.numeric(table(data[,ncol(data)])))==1){
      return(data[1,ncol(data)])
    }
    if(nrow(data)==0){
      return()
    }
    
    #根据传入数据求最佳分类属性的位置
    bestFeature=best(data)
    #输出划分属性的名称
    print(paste0("********我是划分属性:",col_name(bestFeature,data),"************"))
    #根据这个位置，对数据进行分类，得到分类之后的列表
    data_fens=split_data(data,bestFeature)
    #遍历分类后的数据框,对每个框进行从上到下相同的操作
    data_fen_lists=NULL
    for (i in 1:length(data_fens)) {
      data_fen_label=c(col_name(bestFeature,data),data_fens[[i]][[1]])
      data_fen=data_fens[[i]][[2]]
      data_fen_list=createTree(data_fen)
      data_fen_lists[[i]]=list(data_fen_label,data_fen_list)
    }
    return(data_fen_lists)
  }
 return(createTree(data))
}

（2）实现分类 

classify<-function(tree,test){
   xh=function(treelist){
     for (i in 1:length(treelist)) {
        label=treelist[[i]][[1]][1]
          if(test[1,label]==treelist[[i]][[1]][2]){
            result=treelist[[i]][[2]]
            if(!is.list(result)) return(result)
            aa=xh(result)
            return(aa)
          }
     }
   }   
  return(xh(tree))
}

数据测试：

测试数据：

书上的数据

训练数据选前13行

最后一行用于测试

age=c("youth","youth","youth","youth","youth","middle_aged","middle_aged","middle_aged","middle_aged","senior","senior","senior","senior","senior")
income=c("high","high","medium","low","medium","high","low","medium","high","medium","low","low","medium","medium")
student=c("no","no","no","yes","yes","no","yes","no","yes","no","yes","yes","yes","no")
credit_rating=c("fair","excellent","fair","fair","excellent","fair","excellent","excellent","fair","fair","fair","excellent","fair","excellent")
class=c("no","no","no","yes","yes","yes","yes","yes","yes","yes","yes","no","yes","no")
data<-data.frame(age,income,student,credit_rating,class,stringsAsFactors = F)
train<-data[1:13,]
test<-data[14:14,]
#训练集测试  结果存在xx中
xx=id3_jcs(train)

#测试集一条记录  
test
mmm=classify(xx,test)
mmm
#若测试集多条记录
test2=data[12:14,]
test2
for (i in 1:nrow(test2)) {
  print(classify(xx,test2[i,]))
}

测试结果：

R-数据挖掘-决策树ID3（四）

R-数据挖掘-决策树ID3（四）

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