MATLAB
实现基于
MCD-KNN
多分类决策树（
MCD）结合K近邻算法（
KNN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着信息时代的迅猛发展，大数据与人工智能技术正深刻影响着社会的方方面面。数据的多样性和复杂性要求研究者不断创新，寻求高效、智能的分析与预测方法。在生物医学、金融风控、制造业、社交网络、遥感图像等领域，经常面临着多特征、多类别的数据分类与预测任务。传统的单一分类模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机等，虽然在某些特定场景下有令人满意的效果，但随着特征空间的不断扩展以及数据关系的日益复杂，单一模型在泛化能力和稳健性上显现出不足。这种情况下，集成学习与多模型融合的方法受到了广泛关注。
多分类决策树（MCD, Multiclass Decision Tree）因其逻辑结构清晰、易于解释且具有良好的可扩展性而广泛应用于多类别问题。决策树模型在处理高维数据、处理非线性关系及特征交互方面具有明显优势。然而，单棵决策树容易受到噪声及异常值影 ...