Wie verwenden von Decision Tree Classification Matlab?

Ich habe Daten in form von Zeilen und Spalten, in denen Zeilen repräsentieren einen Datensatz und Spalte stellt seine Attribute.
Ich habe auch die Etiketten (Klassen) für die Datensätze.

Weiß ich über decision trees-Konzept und ich möchte mit Hilfe von matlab für die Klassifikation von unsichtbaren Datensätze, die mit Entscheidungsbäumen.

Wie kann das getan werden? Ich folgte diesem link, aber nicht geben mir die richtige Ausgabe-
Entscheidungsbaum in Matlab

Im wesentlichen will ich konstruieren Sie einen Entscheidungsbaum, basierend auf Trainings-Daten und dann sagen die Etiketten von meinen Tests Daten mit diesem Baum. Kann jemand bitte geben Sie mir ein gutes und funktionsfähiges Beispiel für diese ?

InformationsquelleAutor Deadman | 2013-11-18

  1. 1

    Ich benutzte folgenden code um es zu erreichen. Und es ist richtig

    function DecisionTreeClassifier(trainingFile, testingFile, labelsFile, outputFile)
training = csvread(trainingFile);
labels   = csvread(labelsFile);
testing  = csvread(testingFile);
tree = ClassificationTree.fit(training,labels)
prediction = predict(tree, testing)
csvwrite(outputFile, prediction)

    InformationsquelleAutor Deadman

  2. 0

    ClassificationTree.fit werden in einer zukünftigen Version entfernt. Verwenden fitctree statt.

    InformationsquelleAutor Kadir GÜZEL

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