JAVA 数据挖掘 决策树

Question

鸢尾花数据挖掘用决策树来做，怎么解决，将连续数据离散化？另外JAVA里面怎么建树？

Answer 1

public class DecisionTreeNode {
    private String attribute; // 属性
    private double threshold; // 阈值（对于连续属性）
    private DecisionTreeNode leftChild; // 左子节点
    private DecisionTreeNode rightChild; // 右子节点
    private String label; // 叶节点的分类标签（如果该节点是叶节点）

    // 构造器和遍历、分类方法等
    // ...
}
import weka.core.Instances;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

// 加载数据
DataSource dataSource = new DataSource("/path/to/iris.arff");
Instances data = dataSource.getDataSet();
if (data.classIndex() == -1)
   data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);

// 初始化J48决策树模型
J48 tree = new J48();
tree.buildClassifier(data); // 训练模型

// 打印决策树
System.out.println(tree);

```