200分跪求数据挖掘ID3算法在VB数据库中实现

[xiaohu790114]

ID3算法是个递归求熵算法，我总是无法在VB数据表中实现 如：输入天气、温度、湿度、风和类别属性“适合出行（是/否）”这样一个数据表。如何生成决策树。求各位大虾救命呀！！！！

[aohan]

up先

[南山明月]

ding 什么是 ID3算法?

[laviewpbt]

是不是和模糊理论有关啊！

[xiaohu790114]

我把算法写出来，请各位老大帮我实现（用VB窗体实现，可视化演示，VB显示一个表，就能生成一个决策树））
是一个递归算法
Function ID3(R：一个非类别的属性集合，C：类别属性，S：一个训练集)
Begin
If S为空, 返回一个值为FAILURE的单个节点；
If S是由其值均为相同类别属性值的记录组成，
返回一个带有该值的单个节点；
If R为空,则返回一个单节点，其值为在S记录中找出的频率最高的类别属性值；
将R中属性之间具有最大gain(D，S)值的属性赋值给D；
将属性D的值赋值给{dj |j =1,2,3 …m}；
将分别由对应于D的值为dj的记录组成的S的子集赋给{sj|j=1,2,3 …,m}；
返回一颗树,其根标记为D,树枝标记为d1， d2，…，dm ；
在分别递归构造以下树：ID3(R-{D},C,S 1) , ID3(R-{D},C,S2) …, ID3(R-{D},C,Sm) ；
End ID3；
如图：
属性 天气 气温 湿度 风 适合打高尔夫
1 多云 热 高 无风 不适合
2 晴 热 高 无风 适合
3 多云 热 高 大风 不适合
4 晴 热 高 中风 适合
5 雨 适中 高 无风 不适合
6 多云 热 高 中风 不适合
7 雨 热 正常 无风 适合
8 雨 适中 高 中风 不适合
9 雨 冷 正常 中风 不适合
10 晴 冷 正常 大风 适合
11 雨 热 正常 大风 不适合
12 晴 冷 正常 中风 适合
13 多云 适中 高 中风 不适合
14 多云 冷 正常 无风 适合
15 多云 适中 高 无风 不适合
16 雨 适中 正常 无风 不适合
17 多云 冷 正常 中风 适合
18 雨 适中 正常 中风 不适合
19 多云 适中 正常 中风 适合
20 多云 适中 正常 大风 适合
21 晴 适中 高 大风 适合
22 晴 适中 高 中风 适合
23 晴 热 正常 无风 适合
24 雨 适中 高 大风 不适合
GAIN天气熵=7/24（-7/7LOG2（7/7）-0）+9/24（4/9LOG2（4/9）+5/9LOG2（5/9））+8/24（1/8LOG2（1/8）+7/8LOG2（7/8）=0.5529
同理：GAIN 气温熵=0.9173 湿度熵=0.9184 风熵=1 所以选最小的天气建树最后递归生成树：
天气

晴 多云 雨

适合） 湿度 气温
高 正常
（ 适合） （不适合） 热 冷 适中
（不适合）（不适合）
风
大风 无风
（适合） （ 不适合）

[mumuyh]

up!

[霖湘凝]

确实够复杂的，呵呵，那位有工夫帮他看看，
不过我觉得既然是个分类问题为什么不用SVM啊，
只是个建议，你用现在的24种情况进行“学习”，然后分类啊