MATLAB中自带决策树函数怎么使用,新手求教~~~ [问题点数:40分]

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初学决策树之用Matlab工具箱函数实现性别识别
借用训练BP网络,实现性别识别例子<em>中</em>的数据和数据获取<em>函数</em>。如有侵权,请 联系删除。         这几天在学习<em>决策树</em>,看了视频和学习资料后写出一个小例子。
matlab决策树分类器
利用matlab <em>决策树</em>算法对某疾病进行诊断的代码示例,欢迎下载参考
决策树--matlab自带函数
已知训练数据和训练数据类,获得<em>决策树</em>模型: t=treefit(train_X,y);%train_X的行数为样本数,列数为特征数;y的行数为样本数,1列表征类; t=classregtree(train_X,y):%用法与上一致,只是treefit为ID3算法,classregtree为CART算法; 现在多<em>使用</em>classregtree; 关于<em>决策树</em>的相关<em>函数</em>目前多放在cla
决策树MATLAB函数使用
<em>决策树</em>算法以及<em>MATLAB</em><em>函数</em><em>使用</em> <em>决策树</em>的生成是一个递归的过程,在<em>决策树</em>算法
matlab 决策树 初学
clear allclc load('iris_data.mat'); %load the analyse dataa=randperm(150); %random permutation the numbersTrain_respond = classes( a(1:120) , : ); Train_variable = features( a(1:120) , : ); Test_respo...
c#与matlab混合编程 调用机器学习工具箱 决策树
首先是在 matlab <em>中</em>训练模型,代码如下 clear all; clc; %加载训练  测试数据 y_valid = load('shuju/valid_data_label4.mat'); y_valid = y_valid.valid_data_label4; x_valid = load('valid_data4.mat'); x_valid = x_valid.valid_dat...
决策树算法Matlab实现(train+test)
<em>决策树</em>是一种特别简单的机器学习分类算法。<em>决策树</em>想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗。对应于<em>决策树</em>模型,预测天气模型<em>中</em>的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签。构建的<em>决策树</em>如下图所示    <em>决策树</em>模型构建过程为,在特征集合<em>中</em>无放回的依次递归抽选特征作为<em>决策树</em>的节点——当前节点信息增益或者增益率最大,当前节点的值作为当前节点
决策树分类——matlab程序
%% <em>使用</em>ID3<em>决策树</em>算法预测销量高低 clc; clear ; %% 数据预处理 disp('正在进行数据预处理...'); [matrix,attributes_label,attributes] = id3_preprocess(); %% 构造ID3<em>决策树</em>,其<em>中</em>id3()为自定义<em>函数</em> disp('数据预处理完成,正在进行构造树...'); tree = id3(matrix,attr...
机器学习之辣鸡使用matlab(二)决策树
<em>决策树</em>实现ID3<em>决策树</em>,并在鸢尾花卉Iris数据集上进行5折交叉验证。并观测训练所得到的<em>决策树</em>在训练集和测试集的准确率,从而判断该<em>决策树</em>是否存在过拟合。在此基础上实现预剪枝和后剪枝,并比较预剪枝树与后剪枝树在训练集和测试集上的准确率。(我刚搞了一下,在这没办法上传我的iris.data数据集有需要的网上下载一个就好啦~网上搜索就有)实现过程:首先<em>使用</em>importdata将.data文件导入到Mat...
Matlab-决策树代码下载
Matlab 分类算法基础初级之<em>决策树</em> 亲测可用
决策树的实现原理与matlab代码
很久不写博客了,感觉很长一段时间只是一味的看书,疏不知一味地看书、写代码会导致自己的思考以及总结能力变得衰弱。所以,我决定还是继续写博客。废话不多说了,今天想主要记录数据挖掘<em>中</em>的<em>决策树</em>。希望能够将自己的理解写得通俗易懂。 <em>决策树</em>是一种对实例分类的树形结构,树<em>中</em>包含叶子节点与内部节点。内部节点主要是数据<em>中</em>的某一特
ML—决策树算法实现(train+test,matlab)
华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/15 <em>决策树</em>是一种特别简单的机器学习分类算法。<em>决策树</em>想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗。对应于<em>决策树</em>模型,预测天气模型<em>中</em>的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签。构建的<em>决策树</em>如下图所示 <em>决策树</em>模型构建过程为,在特征集合<em>中</em>无放回的依次递归抽选特征作为
matlab实现决策树
机器学习<em>决策树</em>的<em>MATLAB</em>实现,帮助深刻理解<em>决策树</em>
决策树算法(matlab)
本文转载自: 点击打开链接     <em>决策树</em>是一种特别简单的机器学习分类算法。<em>决策树</em>想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗。对应于<em>决策树</em>模型,预测天气模型<em>中</em>的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签。构建的<em>决策树</em>如下图所示       <em>决策树</em>模型构建过程为,在特征集合<em>中</em>无放回的依次递归抽选特征作为<em>决策树</em>
利用Matlab对经典鸢尾花数据集实现决策树算法分类,并绘图
      最近在学习数据挖掘,其实<em>决策树</em>分类看过去好久了,但是最近慢慢的想都实现一下,加深一下理解。     知道<em>决策树</em>有很多现成的算法(ID3,C4.5、CART),但是毕竟核心思想就是那几点,所以本篇博客就是我随便实现的,没有参考现有的<em>决策树</em>算法。考虑到实现分类起码需要一个数据集,所以我选择了经典的鸢尾花数据集,下载地址:Iris      选择iris.data点击右键连接另存为,即可...
MATLAB-决策树
概述 <em>决策树</em>(Decision Tree)算法主要用来处理分类问题,是最经常<em>使用</em>的数据挖掘算法之一。 基于信息论的<em>决策树</em>算法有ID3、CART和C4.5等算法,其<em>中</em>C4.5和CART两种算法从ID3算法<em>中</em>衍生而来。   CART和C4.5支持数据特征为连续分布时的处理,主要通过<em>使用</em>二元切分来处理连续型变量,即求一个特定的值-分裂值:特征值大于分裂值就走左子树,或者就走右子树。这个分...
决策树 for Matlab
<em>决策树</em> in Matlab<em>决策树</em>是一种常见的分类决策结构。在获取足够的数据条件下,根据筛选特征的先验条件分布,生成一种能够帮助决策的树结构。生成<em>决策树</em>的过程,可以由Matlab帮助生成。假设输入的样本含有N维特征和一维的标签,那么输入数据的结构就应该为:data: M*N的矩阵;M为样本的个数。label:M*1;M为样本的个数。具体<em>使用</em>代码如下:load fisheriris ctree = f...
Matlab实现决策树算法进行数字识别
转自:http://blog.csdn.net/geyalu/article/details/49951129 <em>决策树</em>是一个与流程图相似的树状结构;其<em>中</em>,每一个内部结点都是对一个属性的测试,每一个分枝代表一个结果输出,而每个树叶结点代表一个特定的类或者类的分布。<em>决策树</em>最顶层结点称作根结点。一棵典型的<em>决策树</em>如图1所示。它表示概念“购买计算机”,即他预测顾客是否可能购买计算机。
ML—决策树(train,matlab)
华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/11       <em>决策树</em>是一种特别简单的机器学习分类算法。<em>决策树</em>想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗。对应于<em>决策树</em>模型,预测天气模型<em>中</em>的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签。构建的<em>决策树</em>如下图所示       <em>决策树</em>模型构建过程为
决策树算法简介及其MATLAB、Pyhton实现
目录 <em>决策树</em>原理概述 <em>决策树</em>的经典算法:ID3算法 改进:C4.5算法 Hunt算法 <em>决策树</em>的优缺点 <em>MATLAB</em>实现<em>决策树</em>分类算法 基于python实现<em>决策树</em> <em>决策树</em>原理概述 <em>决策树</em>通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其进行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试, 其分支就代表测试的每个结果(yes no表示正类、负类);而树上的每个叶子节点均代表一...
matlab创建决策树算法
我想请问一下,为什么C4.5会出现这个错误
决策树算法 MATLAB 简单实现
<em>决策树</em>算法 前言 最近在数据挖掘与机器学习的课程上刚刚学到了<em>决策树</em>算法,于是,想自己用 <em>MATLAB</em> 简单实现一下。虽然拿其<em>中</em>最简单算法的进行实现,但是,从构思–编写–初步完成,也花费了不少时间,毕竟只有动手编写,才能真正体会到算法的内涵。 文章目录<em>决策树</em>算法前言1 算法流程2 程序设计3 <em>MATLAB</em> <em>中</em>的调用4 Python <em>中</em>的调用 1 算法流程 通过阅读机器学习的书籍首先了解<em>决策树</em>算法的基...
决策树MATLAB代码
<em>决策树</em> ID3
浅谈决策树算法以及matlab实现ID3算法
<em>决策树</em>方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3算法以后,<em>决策树</em>在机器学习、数据挖掘领域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本<em>中</em>学习<em>决策树</em>的。<em>决策树</em>是一树
使用matlab实现决策树cart算法(基于fitctree函数
<em>使用</em>的是matlab<em>自带</em>的fitctree<em>函数</em>,也就是classregtree<em>函数</em>(老版本),<em>函数</em>用法一致。看了网上别人的教程都乱七八糟的,也没有注释,所以自己写了一个。数据直接用的matlab里<em>自带</em>的举例用数据,所以代码直接复制到maltab里即可运行。大家有更好的想法或疑问欢迎留言交流。如果对你有帮助请回复 666~%% Created by Indiffer%数据预处理load ionosp...
决策树(Decision Tree)----matlab和python(2)
Matlab代码分析(核心代码) 根据上一节的伪代码,逐行分析!decisionTree.mfunction decisionTreeModel=decisionTree(data, label, propertyname, delta) % data 训练数据 m*p 个数*维数 % label 训练数据的标签 % propertyname 属性值 % delta 阈值 信息增益或增益率小于
Matlab实现决策树C4.5算法并执行
注:C4.5实现部分非原创,乃参考网上程序 第一部分:程序执行例子 
决策树(Decision Tree)----matlab和python(1)
分类: 根据数据样本的特征或属性,将其类型确定为某一已有类别值<em>中</em>。常用:模糊分类法、神经网络、<em>决策树</em>、KNN、朴素贝叶斯分类法、SVM等 聚类:K均值聚类(通常而言,为降低使数据满足分类算法要求而所需的预处理代价,可以选择<em>使用</em>聚类算法)这里先介绍<em>决策树</em> <em>决策树</em>是一种代表对象属性和对象值之间的预测模型。(逼近离散值目标<em>函数</em>的方法) 表示法: 通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例,叶子节
决策树c4_5算法的matlab及运行样例
自写c4-5算法,包含运行小例子,包括<em>决策树</em>,以及训练误差和检验误差的算法
决策树算法原理及案例
<em>决策树</em>定义     首先应该还是要来一点看起来那么高大上的句子来说明什么是<em>决策树</em> 。     分类<em>决策树</em>模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。<em>决策树</em>由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性(features),叶结点表示一个类(labels)。  ...
决策树---MATLAB程序
<em>决策树</em>简介 <em>决策树</em>是一种基本的分类与回归方法。<em>决策树</em>模型呈树形结构,在分类问题<em>中</em>,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性,分类速度快。学习时,利用训练数据,根据损失<em>函数</em>最小化的原则建立<em>决策树</em>模型。预测时,对新的数据利用<em>决策树</em>模型进行分类。<em>决策树</em>学习通常包括三个步骤:特征选择、<em>决策树</em>的生...
matlab实现决策树cart算法
这是一个<em>使用</em>matlab来实现<em>决策树</em>cart的算法。
MATLAB 决策树
采用10次10折交叉验证,测试集平均准确率为95%左右 绘有<em>决策树</em>图
求:ID3决策树的matlab源码或者帮忙注释一下
问题如题啦,急求能在matlab运行的(最好是matlab7.0),ID3<em>决策树</em>源码,最好里面有注释或者说明,能让人看明白的。非常非常感谢啦!!! 或者,帮忙给下面这段源码加上注释,同样感激不尽!!!
决策树matlab实现二分类或者多分类
代码解释 maketree<em>函数</em>递归建立树 tree=struct(‘isnode’,1,‘a’,0.0,‘mark’,0.0,‘child’,{}) 所有分支递归的存在child{}<em>中</em> <em>函数</em>gan(D)计算D的信息率 代码可以自动适应不同的分类标签和类别个数 代码 function tree=maketree(D,a) tree=struct('isnode',1,'a',0.0,'mark',...
决策树 matlab
<em>决策树</em> matlab
MATLAB——sigmoid传递函数
一、log——sigmoid<em>函数</em> 二、tan——sigmoid<em>函数</em> 转载于:https://www.cnblogs.com/long5683/p/10524330.html
matlab实现决策
matlab实现的ID3-分类<em>决策树</em>-算法 matlab实现<em>决策树</em>cart算法 <em>决策树</em>C4.5算法matlab源代码(完美运行)
决策树算法(matlab)
对于分类和回归两种 离散属性和连续属性的处理 缺失值的处理
Decision Tree的matlab实现及原理
clear all;clc;[S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,classity]=textread('Pima-training-set.txt','%f %f %f %f %f %f %f %f %s');%Pima-training-set.txtD=[S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8];AttributName={ 'preg','plas','pres','s
机器学习技法实现(一):AdaBoost- Decision Stump (AdaBoost - 决策树的基于Matlab的实现)
经过前面对AdaBoost的总结,下面要基于Matlab实现AdaBoost-Stump进行二维平面数据点的分类的实验。 一. 实验原理 参看 http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/46831191 二. 实验方法 生成一个可以利用sine线进行分割的数据点样本,然后通过AdaBoost - decision stump
matlab 做朴素贝叶斯分类,报错 The data has zero variance.
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模式识别实现之人脸识别(matlab)
描述 用有监督学习机制设计并实现模式识别方法,用于进行人脸面部特征识别,如性别(男性、女性)、年龄(儿童、青少年、成年、老年)、佩戴眼镜(是、否)、戴帽子(是、否)、表情(微笑、严肃)等。 数据 数据来源:链接:https://pan.baidu.com/s/1_LYypDOdxXWFg-05w_-hhg 提取码:a8dd 实现过程 特征提取 程序流程图: 5. 特征提...
朴素贝叶斯算法的实现
https://blog.csdn.net/sjtuai/article/details/75375578 开始 其实在学习机器学习的一些算法,最近也一直在看这方面的东西,并且尝试着<em>使用</em>Matlab进行一些算法的实现。这几天一直在看得就是贝叶斯算法实现一个分类问题。大概经过了一下这个过程: 看书→→算法公式推演→→网上查询资料→→进一步理解→→搜集数据集开始尝试→→写代码→→调试→→代码整理与...
MATLAB 显示输出数据的三种方式
<em>MATLAB</em>显示输出数据主要有三种方式,一种是直接在命令行输入数据项并且不加“;”符号,另外两种是利用disp<em>函数</em>和fprintf<em>函数</em>实现
r语言做决策树模型(少废话版本)
#第1步:工作目录和数据集的准备 setwd("C:/Users/IBM/Desktop/170222分类树建模/2.23建模")#设定当前的工作目录,重要! audit2 str(audit2) #转成字符串类型的 #第2步:做训练集和测试集 set.seed(1) sub length(sub) #24443 data_train data_test dim(dat
决策树原理及Python代码实现
<em>决策树</em>其实就是按节点分类数据集的一种方法。在本文<em>中</em>,我将讨论数学上如何<em>使用</em>信息论划分数据集,并编写代码构建<em>决策树</em>。 创建<em>决策树</em>进行分类的流程如下: (1)    创建数据集 (2)    计算数据集的信息熵 (3)    遍历所有特征,选择信息熵最小的特征,即为最好的分类特征 (4)    根据上一步得到的分类特征分割数据集,并将该特征从列表<em>中</em>移除 (5)    执行递归<em>函数</em>,返回第三
决策树怎么剪枝?
首先看到这个题目,我们就会想到为什么<em>决策树</em>要剪枝?答案就是如果一棵<em>决策树</em>完全生长,那么这棵<em>决策树</em>就很有可能面临过拟合的问题。完全生长的<em>决策树</em>所对应的每个叶节点<em>中</em>只会包含一个样本,这样<em>决策树</em>就是过拟合的,所以我们就需要对这种<em>决策树</em>进行剪枝操作来提升我们<em>决策树</em>模型的泛化能力。 这也印证了一个原则:奥卡姆剃刀原理。这个原理最简单的描述就是“如无必要,勿增实体”,意思就是说如果多种模型或者方法都能够解释或...
决策树剪枝方法的比较
为在<em>决策树</em>剪枝<em>中</em>正确选择剪枝方法,基于理论分析和算例详细地比较了当前主要的4种剪枝方法的 计算复杂性、剪枝方式、误差估计和理论基础.与PEP相比,MEP产生的树精度较小且树较大;REP是最简单的 剪枝
一分钟了解“Matlab分类树和回归树的使用
建立分类树: load ionosphere % contains X and Y variables ctree = ClassificationTree.fit(X,Y)   建立回归树: load carsmall % contains Horsepower, Weight, MPG X = [Horsepower Weight]; rtree = RegressionTree
CART分类回归树
**本文转载于http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44664481** 在之前介绍过<em>决策树</em>的ID3算法实现,今天主要来介绍<em>决策树</em>的另一种实现,即CART算法。   Contents      1. CART算法的认识    2. CART算法的原理    3. CART算法的实现     1. CART算法的认识      Classifi
CART---回归树(基于MATLAB
clc clear all % 导入数据 load('S_Data.mat') % 预测S含量所用数据 n =12; % n 是自变量的个数 m = 1; % m 是因变量的个数 % 读取训练数据 train_num = 1600; %训练样本数 train_Data = S_Data(1:train_num,:); train_Input = S_Data(1:train...
简单易学的机器学习算法——分类回归树CART
一、树回归的概念 二、
树回归:CART算法构建回归树和模型树(代码笔记)
分类回归树(Classification And Regression Trees,CART)是一种构造树的监督学习方法。笔记实现了回归树和模型树。
深入理解机器学习——基于决策树的模型(一):分类树和回归树
<em>决策树</em>(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法。本文会讨论<em>决策树</em><em>中</em>的分类树与回归树,后续文章会继续讨论<em>决策树</em>的Boosting和Bagging的相关方法。<em>决策树</em>由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶结点,其<em>中</em>内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类。 分类树 分类树是一种描述对实例进行分类的树形结构。 用<em>决策树</em>分类,从根结点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测...
机器学习之-回归树-具体怎么实现及应用
1、连续和离散型特征的树的构建: 用字典来存储树的数据结构,包含4个元素: a)待切分的特征 b)待切分的特征值 c)右子树。当不再需要切分的时候,也可以是单个值。 d)左子树。与右子树类似。
matlab自带各种分类器的使用示例
目前了解到的<em>MATLAB</em><em>中</em>分类器有:K近邻分类器,随机森林分类器,朴素贝叶斯,集成学习方法,鉴别分析分类器,支持向量机。现将其主要<em>函数</em><em>使用</em>方法总结如下,更多细节需参考<em>MATLAB</em> 帮助文件。 设   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   训练样本标签:train_label       % 列向量   测试样本:test_da
matlab自带的分类器的测试和分类
代码如下: clc clear all close all data = load('data.txt'); % 为了svmtrain能<em>使用</em>'showplot',true,此处<em>使用</em>数据的前2维。 data = data(:, 1:2); % 由于svmtrain只能处理二分类问题,因而此处<em>使用</em>前100个数据。 data = data(1:100, :); label = [ones(
请教MATLAB自带的SVM与Statistics and Machine Learning Toolbox工具箱的SVM有什么区别?
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matlab 机器学习工具箱分类器下介绍SVM新函数一个例子
matlab <em>中</em>机器学习工具箱<em>中</em>分类器下有SVM工具,其<em>中</em>介绍SVM新<em>函数</em>时有这样一个例子:LoadFisher's iris data set. Remove the sepal lengths and widths, and all observedsetosa irises. 程序: load fisheriris %我看了一下,fisheriris是matlab系统<em>自带</em>的fisheri
Matlab-SVM工具箱初使用-分类小例子(学生性别判断)
Matlab-SVM工具箱初<em>使用</em>-分类小例子(学生性别判断) 蜗牛第一步
MATLAB之导出自带classification learner生成的图
classification learner是matlab<em>自带</em>的一个用于分类的机器学习工具箱,<em>使用</em>起来十分方便。 画出的图有时需要导出放到论文里,但是里面并没有相关按钮。 这时可以<em>使用</em> hFigs = findall(groot,'type','figure'); 来导出图的句柄,根据句柄里的名字来判断到底是哪一张图。在做对应的编辑。 可以<em>使用</em>saveas来导出pdf ...
徐海蛟:MatLab2012b/MatLab2013b分类器大全(svm,knn,随机森林等)
train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。 Predict_label是预测的标签。 MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。 1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression) Factor = mnrfit(train_data, train_label); Scores = mnrv
MATLAB的SVM分类
一、libsvm的安装与编译 ①libsvm网站:https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 这其<em>中</em>有一篇guide可以阅读 ②编译:下载后,解压至C:\Users\admin\Documents\<em>MATLAB</em>,删除其他语言的接口,在<em>MATLAB</em><em>中</em>直接运行make.m文件,得到 4个mewx64文件即是可以<em>使用</em>的文件,SVMcgForClass.m...
MatLab自带的SVM,快速入门使用
MatLab<em>自带</em>的SVM,快速入门<em>使用</em>
随机森林python3实现代码(带数据集)下载
完全可编译通过,python3代码实现,不调库,纯手撸,带数据集。 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_39449570/10857729?utm_s
关于MATLAB, fitcsvm的简单用法介绍
fitcsvm声明SVM原理fitcsvm介绍参数介绍BoxConstraintKernelFunctionKernelScalePolynomialOrder代码示例致谢 声明 由于fitcsvm<em>函数</em>比较新, 网上缺乏很多资料, 所以这几天啃了好久官网文档, 加上英语不好, 翻译采用谷歌浏览器翻译, 可能也有比较大的差错, 所以, 有哪里说的不好的请各位给我指出来, 我马上改, 感谢!! SVM...
matlab自带SVM算法例子(附函数详解)
一、程序 SVM理论的学习,见文章:http://blog.csdn.net/ckzhb/article/details/68941695 load fisheriris                                                     %fisheriris  是一个数据集。 X = [meas(:,1), meas(:,2)];
matlab2016a运行svmtrain函数出错
最近在学习matlab的SVM分类,真的是菜鸟一枚!!! 在运行酒分类的<em>函数</em>的时候出现如下错误:?Error using svmtrain (line 233) 当时用到的训练<em>函数</em>和预测<em>函数</em>分别是:svmtrain() 和 svmpredict()  首先想到的问题是查看这两个<em>函数</em>,matlab的帮助文档对svmtrain() <em>函数</em>的说明是这样的: LIBSVM: <em>MATLAB</em> funct...
matlab svmtrain和svmclassify函数使用示例
监督式学习(Supervised Learning)常用算法包括:线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)、神经网络(Neural Network)以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等。支持向量机与逻辑回归算法类似,都是解决二分类或多分类问题,但是SVM在非线性回归预测方面具有更优秀的分类效果,所以SVM
MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议
1 <em>MATLAB</em><em>自带</em>的svm实现<em>函数</em>仅有的模型是C-SVC(C-support vector classification); 而libsvm工具箱有C-SVC(C-support vector classification),nu-SVC(nu-support vector classification),one-class SVM(distribution estimation),epsi
libsvm,matlab自带的svmtrain怎么用?
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Matlab-SVM分类器
支持向量机(Support Vector Machine,SVM),可以完成对数据的分类,包括线性可分情况和线性不可分情况。 1、线性可分 首先,对于SVM来说,它用于二分类问题,也就是通过寻找一个分类线(二维是直线,三维是平面,多维是超平面)可以将数据分为两类。 并用线性<em>函数</em>f(x)=w·x +b来构造这个分类器(如下图是一个二维分界线) 其<em>中</em>,w是权重向量,x为训练元
MATLAB进行SVM分类
最近论文在用SVM进行分类,目的是检测缺陷。缺陷有三种分别是孔洞,刮擦和划痕缺陷。 我用过libsvm和ddtools还有就是matlab<em>中</em>的svm<em>函数</em> (svmtrain和svmclsassify),libsvm原来用的效果不好,我现在又忘了怎么用了,改天再把它捡起来吧,现在为应付毕业用的是 matlab的<em>函数</em>。         进行svm分类有这么几个步骤,第一是采集样本;提取样本的特征
matlab svm
https://cn.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-for-binary-classification.html#bsr5ovw-1<em>使用</em>支持向量机    与任何监督式学习模型一样,您首先训练支持向量机,然后交叉验证分类器。 <em>使用</em>训练好的机器对新数据进行分类(预测)。 另外,为了获得令人满意的预测准确性,您可以<em>使用</em>各种SVM内核<em>函数</em>...
matlab实现SVM算法进行分类
1.实验内容 (1)掌握支持向量机(SVM)的原理,核<em>函数</em>类型选择以及核参数选择原则等,并用malab的SVM<em>函数</em>求解各类分类问题实例。 (2)熟悉基于libsvm二分类的一般流程与方法,并对&quot;bedroom,forest&quot;两组数据进行分类(二分类),最后对试验分类的准确率进行分析。 2.实验过程 (1)线性分类 &amp;gt;&amp;gt; sp = [3,7;6,4;4,6;7.5,6.5] ...
SVM matlab 代码详解说明
x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1]; %其<em>中</em>,(x,y)代表二维的数据点,z 表示相应点的类型属性。 data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点 groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签 figure; subplot(2,2,1); Struct1 =
CART决策树
一个非常完整的CART<em>决策树</em>的python实现,大家可以下过来学习一下
机器学习的算法——决策树模型组合之随机森林与GBDT
前言: <em>决策树</em>这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的<em>决策树</em>做成图片展示出来)等。但是同时,单<em>决策树</em>又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与<em>决策树</em>相关的...
eoeandroid打不开了?
莫非被hx了???
如何关闭AlertDialog.Builder对话框
我在这个对话框<em>中</em>设置了一个ListView。当我选<em>中</em>其<em>中</em>的某一项的时候,就会关闭这个对话框,但是AlertDialog.Builder对话框没有类似finish()或者dismiss()这样的方法。
eoeAndroid 源码架构分析
是eoeAndroid论坛出品的一本讲述android架构的不错的小册子,对android系统开发,android移植的同学会多少有些帮助。
eoeAndroid网站
http://www.eoeandroid.com/eoemagazine/
小菜请教个问题,eoeandroid上没解决
刚刚接手安卓,环境搭建完了之后,按照书上新建的helloword程序,但是在运行的时候,虚拟机光能调用,不显示“helloworld”。下面错误提示是 。在网上找了好多答案,包括删除R.java文件,
请问,java源代码 @Override、@Nullable 什么意思,我从网上没搜到
rt
Android开发必看知识,不看后悔
Android开发必看知识,不看后悔 打包为大家奉上最实用最给力的资源,不看你绝对后悔。 最强大的UI特效 奇艺高清UI界面源代码 http://www.eoeandroid.com/thread-160824-1-1.html 搜索关键字飞入飞出效果 http://www.eoeandroid.com/thread-156452-1-1.html 水波纹效果,附工程源码
eoeAndroid特刊下载
eoeAndroid特刊【1-23】最新 本人精心整理过 欢迎下载 相关下载链接://download.csdn.net/download/csust_hnmuyi/3844957?utm_sourc
问Eclips下运行helloworld,弹出手机模拟器上什么也没有选择,怎么回事?
提示: ------------------------------ Android Launch! adb is running normally. Performing com.eoeAndroi
Idea 每次打开都提示要激活jrebel 求大神解决
我是在my.jrebel.com上申请的注册码 打开时是这样 每次<em>使用</em>都要提示激活,然后点一下激活就可以了,有时候用着用着提示也需要激活
海康DVR--视频预览问题
我用vc++6.0开发MFC工程,按照海康提供的设备网络SDK编写视频预览程序,按照它提供的预览流程编写完,可以注册上DVR,但是点击播放却没有反应,为什么呢?是因为软件的问题吗,用vc2008才能顺
有谁知道*.pkg文件是什么文件吗?怎么打开呢?
我在sun的网站下了一个coblat的升级包,是pkg格式的文件。想请教一下,怎么样去安装这个pkg格式的升级包呢?
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Android客户端如何通过web服务器端访问数据库
我想做一个医院挂号的app,用的Eclipse,不知道怎么连上Mysql数据库,大概知道要通过服务器,可是不知道具体怎么搞。大神<em>求教</em>~ 然后也有一个后台的管理系统 用的myeclipse,这个需要和手
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利用JSP、Servlet技术,编写一个客户信息查询的web程序。要求根据输入的客户登录名和密码,在数据库中查找出该客户的姓名、年龄、地址信息,并根据查找情况给出提示信息。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u011619223/5887257?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u011619223/5887257?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的