开发基于Matlab的 wine dataset决策树（C4.5）可视化平台

goal：

构建一个决策树分类器。
其性能将基于所给定的数据集通过10-fold交叉验证来进行评估。
它们已在课程中介绍过

environment

MATLAB R2019b

dataset

在本次实验中所采用的数据集属于一种葡萄酒相关数据集。此文件采用逗号分隔格式存储。此数据集合常用于评估多种分类算法的效果。其中主要的任务是根据数据判断葡萄酒的质量评分是否达到或超过7分。我们将根据葡萄糖评分将酒样分为两种类别：分为两种类别即为区分出两类不同的酒样类型；具体而言就是当葡萄糖评介低于等于6时则归入第一类；而当葡萄糖评介达到7及以上则归入第二类；随后我们便依据上述设定对整个数据集合展开分析与分类工作；具体来说就是对每一行样本分别提取其各项特征参数并完成相应的判别过程；其中每一行共有十二个参数用于描述不同类型的酒样特征；前十一项参数分别代表了诸如固定酸度、挥发性酸度等基础指标；最后一项则是反映整体品质的评分值即为酒样的质量判定标准；具体数值对应如下所示：

数据集下载链接：
$http://archive.ics.uci.edu/ml/dat