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function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)
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%输入为训练集，为离散后的数字，如记录1：1 1 3 2 1；
%前面为属性列，最后一列为类标
if nargin1
error('请输入数据集');
else
if isstr(DataSet)
[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);
else
AttributValue=[];
end
end
if nargin2
AttributName=[];
end
Attributs=[1:size(DataSet,2)-1];
Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);
disp([char(13) 'The Decision Tree:']);
showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);
Rules=getRule(Tree);
RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));
for i=1:size(Rules,1)
rule=cell2struct(Rules(i,1),{'str'});
rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);
for j=1:(length(rule)-1)/2
RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);
end
RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));
end
end
function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序 输入为：数据集，属性名列表
%disp(Attributs);
[S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,0);
if(S==0) %当样例全为一类时退出，返回叶子节点类标
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,1))
break;
end
end
Tree.Attribut=i;
Tree.Child=[];
return;
end
if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Attribut=mostlabel;
Tree.Child=[];
return;
end
for i=1:length(Attributs)
[Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);
Gains(i)=S-Sa(i);
AtrributMatric(i).val=ValRecord;
end
[maxval maxindex]=max(Gains);
Tree.Attribut=Attributs(maxindex);
Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];
for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)
DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];
if(size(DataSet2,1)==0)
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;
Tree.Child(j).root.Child=[];
else
Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);
end
end
end
function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵
if(attribut==0)
clnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,size(DataSet,2))clnum) %防止下标越界
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];
end
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:length(classnum)
P=classnum(j)/size(DataSet,1);
if(P~=0)
Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);
end
end
else
valnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,attribut)valnum) %防止参数下标越界
clnum(DataSet(i,attribut))=0;
valnum=DataSet(i,attribut);
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来，以方便后面按值分割数据集
end
if(DataSet(i,size(DataSet,2))clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));
end
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:valnum
Entropys=0;
for k=1:length(Value(j).classnum)
P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);
if(P~=0)
Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);
end
end
Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;
end
end
end
function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)
blank=[];
for i=1:level-1
if(branch(i)==1)
blank=[blank ' |'];
else
blank=[blank ' '];
end
end
blank=[blank ' '];
if(level==0)
blank=[' (The Root):'];
else
if isempty(AttributValue)
blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];
else
blank=[blank '|_____' value '______'];
end
end
if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点
if isempty(AttributName)
disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'Attribut ' AttributName{Tree.Attribut}]);
end
if isempty(AttributValue)
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
else
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{Tree.Attribut}{j},[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{Tree.Attribut}{length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
end
else
if isempty(AttributValue)
disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'leaf ' AttributValue{length(AttributValue)}{Tree.Attribut}]);
end
end
end
function Rules=getRule(Tree)
if(length(Tree.Child)~=0)
Rules={};
for i=1:length(Tree.Child)
content=getRule(Tree.Child(i).root);
%disp(content);
%disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);
for j=1:size(content,1)
rule=cell2struct(content(j,1),{'str'});
content(j,1)={[num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};
end
Rules=[Rules;content];
end
else
Rules={['C' num2str(Tree.Attribut)]};
end
end
1、Jasmine
Jasmine是一个行为驱动的测试开发框架，用于对JavaScript代码进行测试。它不依赖其它任何JavaScript框架，也不需要DOM。它的语法简洁、明确，写测试非常容易。
2、Mocha
Mocha是一个功能丰富的JavaScript测试框架，既运行于Node.js环境中，也可以运行于浏览器环境中。Mocha以串行方式运行测试，能做出灵活而准确的报告，也能将测试中未捕捉的异常映射到正确的测试用例。
3、Chai
Chai是个支持BDD/TDD的库，可用于node和浏览器，可配合任何JavaScript测试框架使用。
4、QUnit
QUnit是个功能强大又易于使用的JavaScript单元测试框架。jQuery、jQueryUI和jQueyMobile项目都使用这个框架，它能测试普通的JavaScript代码。
5、Sinon
Sinon.JS为JavaScript提供了独立的spies、stubs和mocks[译者注：Spy、Stub和Mock都是测试专用名词，Stub常被翻译为桩，spies是Spy的复数形式，是一种可以监视方法、调用和参数的技术]。它不依赖任何东西，可以配合任何单元测试框架工作。
6、Karma
Karma是针对连通浏览器的一个框架无关测试运行器。每一个测试结果对应每个浏览器，它的测试和显示都是通过命令行暴露给开发者的，这样他们就可以看到浏览器测试的通过或失败。
7、Selenium
Selenium有一个简单的目标：就是自动化浏览器。它主要用于自动化测试web应用程序，但是只是很简单地考虑到了基于网络的管理任务。
8、WebdriverIO
WebdriverIO允许用户仅添加几行代码就可以控制浏览器或移动应用程序，使测试代码更简单、简洁、易读。集成的TestRunner同样允许你以同步的方式调用异步命令，这样你不需要关心如何处理Promise以避免竞态条件。此外，它取消了所有的繁琐的设置工作，并且会为您管理的Selenium会话。
9、Nightwatch
Nightwatch.js是一个易于使用的Node.js，它是为基于浏览器的app和网站设计的终端到终端（E2E）的测试方法。它使用强大的W3CWebDriverAPI，用于在DOM元素上执行命令和断言。
10、PhantomCSS
PhantomCSS获得CasperJS捕获的屏幕截图，并使用Resemble.js将其与基准图进行对比，以测试RGB像素差异。java课程发现PhantomCSS然后生成图像差异对比，用于帮助您找到原因。
11、PhantomFlow
PhantomFlow使用决策树提供UI测试方案。针对PhantomJS,CasperJS和PhantomCSS的NodeJS包装器——PhantomFlow能够流畅地在代码中描述用户流程，同时生成用于可视化的结构化树数据。
public static void Regular() throws Exception {
File inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Train.arff");
ArffLoader loader = new ArffLoader();
loader.setFile(inputfile);
Instances insTrain = loader.getDataSet();
insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);
inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Test.arff");
loader.setFile(inputfile);
Instances insTest = loader.getDataSet();
insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);
double sum = insTest.numInstances();
int right = 0;
Classifier clas = new J48();
//Classifier clas = new weka.classifiers.bayes.BayesNet();
clas.buildClassifier(insTrain);
for(int i = 0; i sum; i++) {
if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i)) == insTest.instance(i).classValue()) {
right++;
}
System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))+" : "+insTest.instance(i).classValue());
}
System.out.println("分类准确率："+right/sum);
}
svm的话，要用一个wlsvm的包。 代码是一样的，就是Classifier class= new J48()这里要用svm的实例
据我所知，java好像对大数据分析方面没有什么现成的方法或包可以调用。
现在做数据分析（机器学习）用的比较多的是Python和R还有Matlib；
//如果是简单的汇总分析，分类，回归的话，excel就足够了。java使用数据库也可以完成。
其中Python算比较简单的，有现成的科学计算工具和非常活跃的社区。
常用的算法：回归分析，支持向量机（SVM），决策树，K-近邻（KNN），K-均值（k-means）。。。还有比较火的深度学习（DL）。可以了解一下。
算法思想：
将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。
折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。
算法步骤描述：
step1 首先确定整个查找区间的中间位置
mid = （ left + right ）/ 2
step2 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较；
若相等，则查找成功
若大于，则在后（右）半个区域继续进行折半查找
若小于，则在前（左）半个区域继续进行折半查找
Step3 对确定的缩小区域再按折半公式，重复上述步骤。最后，得到结果：要么查找成功， 要么查找失败。
折半查找的存储结构采用一维数组存放。
折半查找算法举例
对给定数列（有序），按折半查找算法，查找关键字值为30的数据元素。
折半查找的算法讨论：
优点: ASL≤log2n，即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。经log2n 次计较就可以完成查找过程。
缺点：因要求有序，所以要求查找数列必须有序，而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作。另外，顺序存储结构的插入、删除操作不便利。
考虑：能否通过一次比较抛弃更多的部分（即经过一次比较，使查找范围缩得更小），以达到提高效率的目的。……？
可以考虑把两种方法（顺序查找和折半查找）结合起来，即取顺序查找简单和折半查找高效之所长，来达到提高效率的目的？实际上这就是分块查找的算法思想。
例如：[问题分析] 由于数据按升序排列,故用折半查找最快捷.
program binsearch;
const max=10;
var num:array[1..max] of integer;
i,n:integer;
procedure search(x,a,b:integer);
var mid:integer;
begin
if a=b then
if x=num[a] then writeln('Found:',a) else writeln('Number not found')
else begin
mid:=(a+b) div 2;
if xnum[mid] then search(x,mid,b);
if xnum[mid] then search(x,a,mid);
if x=num[mid] then writeln('Found:',mid);
end;
end;
begin
write('Please input 10 numbers in order:');
for i:=1 to max do read(num);
write('Please input the number to search:');
readln(n);
search(n,1,max);
end.
Java风格的代码举例：
//使用折半法进行查找
int getIndex(int[] nList, int nCount, int nCode) {
int nIndex = -1;
int jMin = 0;
int jMax = nCount - 1;
int jCur = (jMin+jMax)/2;
do
{
if(nList[jCur] nCode) {
jMax--;
} else if(nList[jCur] nCode) {
jMin++;
} else if(nList[jCur] == nCode) {
nIndex = jCur;
break;
}
jCur = (jMin + jMax)/2;
} while(jMin jMax);
return nIndex;
}
二分查找的性能说明
虽然二分查找的效率高，但是要将表按关键字排序。而排序本身是一种很费时的运算。既使采用高效率的排序方法也要花费 O(n lg n) 的时间。
二分查找只适用顺序存储结构。为保持表的有序性，在顺序结构里插入和删除都必须移动大量的结点。因此，二分查找特别适用于那种一经建立就很少改动、而又经常需要查找的线性表。
对那些查找少而又经常需要改动的线性表，可采用链表作存储结构，进行顺序查找。链表上无法实现二分查找
二分查找的C#实现代码：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
namespace BinschDemo
{
public class BinschDemo
{
public static int Binsch(int[] a, int key)
{
int low = 1;
int high = a.Length;
while (low = high)
{
int mid = (low + high) / 2;
if (key == a[mid])
{
return mid; //返回找到的索引值
}
else
{
if (key a[mid])
high = mid - 1;
else
low = mid + 1;
}
}
return -1; //查找失败
}
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("请输入10个递增数字: ");
int[] list = new int[10];
for (int i = 0; i 10; i++)
{
Console.Write("数字 : ", i);
list = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
}
Console.Write("请输入一个你要查找的数字:");
int find = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
int result = Binsch(list, find);
Console.WriteLine(result);
}
}
}
分块查找又索引查找，它主要用于“分块有序”表的查找。所谓“分块有序”是指将线性表L（一维数组）分成m个子表（要求每个子表的长度相等），且第i+1个子表中的每一个项目均大于第i个子表中的所有项目。“分块有序”表应该包括线性表L本身和分块的索引表A。因此，分块查找的关键在于建立索引表A。
（1）建立索引表A（二维数组）
索引表包括两部分：关键字项（子表中的最大值）和指针项（子表的第一项在线性表L中位置）
索引表按关键字有序的。
例如：线性表L（有序）为：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
分成m=3个子表：
索引表A：二维数组：第一列为每个子表的最大值 ，第二列为每个子表的起始地址
即： 4 0
8 4
12 8
（2）利用索引表A，确定待查项X所在的子表（块）。
（3）在所确定的子表中可以用“折半查找”法搜索待查项X；若找到则输出X；否则输出未找到信息。
