人工智能实验课实现ID3算法时,需要把最终的决策树输出出来
考虑每个节点的名字长度、孩子个数都不同,直接层级遍历对齐起来很麻烦且容易出现歧义,所以决定用广义表的形式输出决策树
由于广义表中的元素顺序具有相对顺序,所以采用形式Root({weight1}subTree1,{weight2}subTree2,...)来表示树,其中每个subTree都是广义表,{weight}是根和这棵子树相连边的权重值
现在用http://blog.csdn.net/u013018721/article/details/38042561?utm_source=tuicool&utm_medium=referral中给出的ID3决策树实例作为例子说明
此时根节点为“年龄”,则一开始建立的广义表应为“年龄”({<=30}“长相”子树,{>30}【不见】),其中为了区分,【...】表示叶子
而“长相”子树也是用相同的方法递归地建立,则最终建成的广义表为:
“年龄”({<=30}“长相”({帅}“收入”({高}【见】,{中等}“公务员”({是}【见】,{不是}【不见】),{低}【不见】),{丑}【不见】),{>30}【不见】)
下面是代码实现,首先构建根节点,再递归地构建所有子树,直到叶子
树节点定义(孩子兄弟表示法)
struct TNode { AttrType type; //属性名 AttrValue value,//边权重 res; //数据 TNode *firstchild, *nextsibling; };
输出广义表实现
void showTreeLists(TNode *T) { TNode *p; if(!T) return; //输出边的权重 cout<<"{"; if(T->value!=voi) cout<<name_map[T->value]; cout<<"}"; //输出节点属性名 if(T->type==contact_lenses) cout<<name_map[T->res]; else cout<<type_map[T->type]; //递归构建所有孩子所对应的子树 p = T->firstchild; if (p) { cout<<"("; while (p) { treelists(p); p = p->nextsibling; if (p)cout<<‘,‘; } cout<<")"; } }
时间: 2024-11-05 19:26:55