人工智能天气决策树源代码(共17页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2011 2012 学年 第 1 学期 ）课程名称：人工智能 开课实验室：信自楼计算机机房444 2011 年12月 16 日专业班级0学号200姓名成绩实验名称天气决策树指导教师 教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解B.基本了解 C.不了解该同学的实验能力：A.强 B.中等 C.差 该同学的实验是否达到要求：A.达到B.基本达到 C.未达到实验报告是否规范：A.规范B.基本规范 C.不规范实验过程是否详细记录：A.详细B.一般 C.没有 教师签名： 2011 年12 月 日一、上机目的及内容1.上机内容根据下列给

2、定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。例子编号属 性分类天况温度湿度风况1晴热大无N2晴热大有N3多云热大无P4雨中大无P5雨冷正常无P6雨冷正常有N7多云冷正常有P8晴中大无N9晴冷正常无P10雨中正常无P11晴中正常有P12多云中大有P13多云热正常无P14雨中大有N2.上机目的（1）学习用Information Gain构造决策树的方法；（2）在给定的例子上，构造出正确的决策树；（3）理解并掌握构造决策树的技术要点。二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）（1）设计并实现程序，构造出正确的决策树；（2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂

3、性和空间复杂性分析；主函数流程图：Attributevalue.cpp流程图Basefun流程图：Datapiont.cpp流程图：Dataset主要流程图：三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及VISUAL C+6.0软件四、 实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）工程源代码：Main.cpp:#include #include #include #include #include #include #include AttributeValue.h#include DataPoint.h#include DataSet.hDataPoint processLin

4、e(std:string const& sLine)std:istringstream isLine(sLine, std:istringstream:in);std:vector attributes;/ TODO: need to handle beginning and ending empty spaces.while( isLine.good() )std:string rawfield;isLine rawfield;attributes.push_back( AttributeValue( rawfield ) );AttributeValue v = attributes.ba

5、ck();attributes.pop_back();bool type = v.GetType();return DataPoint(attributes, type);void main()std:ifstream ifs(in.txt, std:ifstream:in);DataSet initDataset;while( ifs.good() )/ TODO: need to handle empty lines.std:string sLine;std:getline(ifs, sLine);initDataset.addDataPoint( processLine(sLine) )

6、;std:list processQ;std:vector finishedDataSet;processQ.push_back(initDataset);while ( processQ.size() 0 )std:vector splittedDataSets;DataSet dataset = processQ.front();dataset.splitDataSet(splittedDataSets);processQ.pop_front();for (int i=0; isplittedDataSets.size(); +i)float prob = splittedDataSets

7、i.getPositiveProb();if (prob = 0.0 | prob = 1.0)finishedDataSet.push_back(splittedDataSetsi);elseprocessQ.push_back(splittedDataSetsi);std:cout The dicision tree is: std:endl;for (int i = 0; i finishedDataSet.size(); +i)finishedDataSeti.display();Attributevalue.cpp：#include AttributeValue.h#include

8、base.hAttributeValue:AttributeValue(std:string const& instring):m_value(instring)bool AttributeValue:GetType()if (m_value = P)return true;else if (m_value = N)return false;elsethrow DataErrException();Basefun.cpp:#include float log2 (float x)return 1.0 / log10(2) * log10(x);float calEntropy(float pr

9、ob)float sum=0; if (prob = 0 | prob = 1)return 0;sum -= prob * log2(prob);sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob );return sum;Datapiont.cpp:#include #include DataPoint.hDataPoint:DataPoint(std:vector const& attributes, bool type):m_type(type)for (int i=0; iattributes.size(); +i)m_attributes.push_back(

10、attributesi );void DataPoint:display()for (int i=0; im_attributes.size(); +i)std:cout t m_attributesi.getValue();if (true = m_type)std:cout tP;elsestd:cout tN;std:cout std:endl;Dataset.cpp:#include #include #include base.h#include DataSet.hvoid SplitAttributeValue:display()std:cout tSplit attribute

11、ID( m_attributeIndex )t;std:cout Split attribute value( m_v.getValue() ) std:endl;void DataSet:addDataPoint(DataPoint const& datapoint)m_data.push_back(datapoint);float DataSet:getPositiveProb()float nPositive = 0;for(int i=0; im_data.size(); +i)if ( m_datai.isPositive() )nPositive+;return nPositive

12、 / m_data.size();struct Statint nPos;int nNeg;int id;void DataSet:splitDataSet(std:vector& splittedSets)/ find all available splitting attributesint nAttributes = m_data0.getNAttributes();int i, j;std:vector splittingAttributeBV;splittingAttributeBV.resize(nAttributes);for (i=0; inAttributes; +i)spl

13、ittingAttributeBVi = true;for (i=0; im_splitAttributes.size(); +i)splittingAttributeBV m_splitAttributesi.getAttributeIndex() = false;std:vector splittingAttributeIds;for (i=0; inAttributes; +i)if (true = splittingAttributeBVi)splittingAttributeIds.push_back(i);typedef std:map AttributeValueStat;typ

14、edef std:map:iterator AttributeValueStat_iterator;typedef std:map:const_iterator AttributeValueStat_const_iterator;/ go through data once, and collect needed statistics to calculate entropystd:vector splittingStats;splittingStats.resize( splittingAttributeIds.size() );for (i=0; im_data.size(); +i)fo

15、r (j=0; jsplittingAttributeIds.size(); +j)AttributeValue const& v = m_datai.getAttribute(splittingAttributeIdsj);AttributeValueStat_iterator it = splittingStatsj.find(v);if ( splittingStatsj.end() = it )Stat stat;if ( m_datai.isPositive() )stat.nPos = 1;stat.nNeg = 0;stat.id = 0;elsestat.nPos = 0;st

16、at.nNeg = 1;stat.id = 0;splittingStatsj.insert(std:pair(v, stat);elseif ( m_datai.isPositive() )it-second.nPos+;elseit-second.nNeg+;/ display collected statisticsfor (j=0; jsplittingAttributeIds.size(); +j)std:cout Attribute( splittingAttributeIdsj ): std:endl;std:cout tValue t nPos t nNeg std:endl;

17、for (AttributeValueStat_const_iterator it = splittingStatsj.begin();it != splittingStatsj.end(); +it)std:cout t first.getValue() t second.nPos t second.nNeg std:endl;/ find splitting attributefloat minEntropy = 0.0;int splitAttributeId = -1;for (j=0; jsecond.nPos + it-second.nNeg;float p = it-second

18、.nPos;p /= nSamples;entropy += calEntropy(p) * nSamples / n;if (entropy minEntropy | -1 = splitAttributeId)minEntropy = entropy;splitAttributeId = j;std:cout Split at attribute( splittingAttributeIdssplitAttributeId ) std:endl second.id = k+;splittedSets.resize( k);for (i=0; ik; +i)for (j=0; jsecond

19、.id.m_splitAttributes.push_back(SplitAttributeValue(itt-first, attrId);for (i=0; isecond.id.addDataPoint(m_datai);elsethrow DataErrException();void DataSet:display()int i;std:cout Dataset( this ) std:endl;for (i=0; im_splitAttributes.size(); +i)m_splitAttributesi.display();std:cout Data: std:endl;fo

20、r (i=0; im_data.size(); +i)m_datai.display();std:cout std:endl;五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)六、 实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。其中，绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获）Attributevalue.cpp的作用是判断正反例，以便下面的的划分决策过程，basefun.cpp的作用则是计算熵，通过熵的比。较才能够为下面的划分提供条件依据，而dataset.cpp就是具体的划分过程，首先找到可用的划分项目，再第一次划分之后再手机相关的数据来计算熵。之后再显示出来，做这个实验的时候我遇到了很大的难度，感觉它的要求和自己的实际水平相差很大，所以参考了很多资料才得以完成这个程序，也感觉到了自己的能力还很不足，还需要加强的地方还有很多。专心-专注-专业