1.函数 view(t)%画出决策树 prune %剪枝决策树 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一层 2 最后两层%node: 剪掉第node个分支后的所有 eval %预测yfit=eval(t,x)[yfit,nodes,cnum]=eval(t,x)% x预测样本 yfit 预测结果 nodes 返回样本所处节点位置% cnum 返回约车类别 2.示例 load fisheriris t=classregtree(m

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 <boosting:三个臭皮匠赛过诸葛亮,adaptive:逐步(级联)> 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对数据点进行学习,最后得出能够将数据点

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

ACCEPTED CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION 2001 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 简单特征的优化级联在快速目标检测中的应用 Paul Viola                                                            Michael Jones viola@merl.

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. Matlab 7.0: 链接:http://pan.baidu.com/s/1eSBLHgY 密码:44l5 Matlab 2012b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1mitsA1a 密码:9rqy Matlab 2013b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1cDp

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一.通用函数: colorbar  显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \

2016-03-18 17:18:34 最近在运行一些公开的Matlab代码包时,比如LibSVM.crfChain等,遇到了需要在Matlab环境下编译C程序的问题,对于我所遇到的问题,给出以下解决方案 出现改为的原因是64位的Matlab软件自身不带C程序编辑器,并且自己的PC上没有安装C程序编辑器,例如Visual Studio软件. 解决该问题可以在自己PC上安装Visual Studio,在此提供2012旗舰版下载链接(http://download.microsoft.com/dow

最近项目还涉及到matlab连接数据库,下面我就记录如何进行配置使得matlab能够连接sql数据库.由于最近工程做的多一些,所以分享的都在工程配置上,当初为了这些配置可是反复卸载与重装,算法其实也有,但是现在还没时间整理出来,以后会继续记录我们用到的检索流程和检索中涉及的算法. 首先先说明一下我的操作系统是win8,所用的数据库是SQLSERVER2012,所用的matlab是2012a.在安装以上软件的时候,以我的经验是要首先安装SQL2012的(不一定对),因为当初我首先装VS2010的时

最近的我们已经将整个项目搭起来了,项目比较复杂.由于我们做的是检索系统,所以我们用asp.net(c#)做了网页,但是算法的实现是在matlab下,所以我们不得不用matlab生成动态链接库dll,然后用c#调用matlab,单单这个配置问题就搞了我们一个多星期,不过还是顺利解决了,解决方法以后有时间再写个博客出来. 虽然我们整个项目已经能在c#下跑通了,但是检索效果真不理想,检查各种可能出现问题的地方,首先自然是特征的问题.我们做的是偏图像的检索,有些现成的特征提取算法是在opencv下实现的

决策树代码如下: #include "MyID3.h" using namespace std; void ReadData() //读入数据 { ifstream fin("F:\\data.txt"); ;i<NUM;i++) { ;j<;j++) { fin>>DataTable[i][j]; cout<<DataTable[i][j]<<"\t"; } cout<<endl; }

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森

60.imnoise 功能:增加图像的渲染效果. 语法: J = imnoise(I,type) J = imnoise(I,type,parameters) 举例 I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); imshow(I) figure, imshow(J) 相关命令: rand 61.impixel 功能:确定像素颜色值. 语法: MATLAB高级应用——图形及影像处理 348 P = impixel(I)

再看<MATLAB数据分析与挖掘实战>,简单总结下今天看到的经典的决策树算法——ID3. ID3:在决策树的各级节点上,使用信息增益的方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采取的合适属性. 关于信息增益,知乎上这个回答也讲的很不错.信息增益=熵 - 条件熵,信息增益越大,说明该条件对事件确定性的影响越大.所以,在决策树中,我们将信息增益值作为测试属性.把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集. 基本流程: ·对当前样本,计算所有属性的信息增益,并将信息增益作为测试属性: ·若子

最近做了个项目要用到matlab做些算法处理,然后用.net项目调用这个类,我把这个matlab封装dll总结了下如下: matlab是商业数学软件,优势是在算法开发上面有很强的功能,提供了很多数学算法巩使用者调用比一般编程语言更容易处理复杂算法问题,而且处理算法有并行处理能力,速度上比一边编程语言也快很多. 基于组件对象模型(Component Object Model,COM)的Matlab与其他语言混合编程方法.它以Matlab中的Matlab COM Builder模块为转换工具,将Ma

今天听了一个师兄的讲课,才发现我一直在科研上特别差劲,主要表现在以下几个方面,(现在提出也为了督促自己在以后的学习工作道路上能够避免这些问题) 1.做事情总是有头无尾,致使知识点不能一次搞透,每次在用到相同知识点的时候才发现之前对这个知识了解的还是不透彻. 2.不善于总结,做的东西(如代码和论文)很多也比较杂,但是却没有记录每一项工作,致使到最后很难理清之前做过的东西. 3.检索能力较差,致使寻找自己需要的资料需要耗费太长的时间. 4.阅读文献的数量太少,因此很难提出新的想法和见解. 以上4点是

原文:http://www.zgxue.com/198/1985544.html 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 决策树是一种特别简单的机器学习分类算法.决策树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.对应于决策树模型,预测天气模型中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.构建的决策树如下图所示 决策树模型构建过程为,在特征集合中无放回的依次递归抽选特征作为决策树的节点——当前节点

做实验需要将matlab实现的meanshift的结果中的region的Iabels矩阵,需要把labels.mat读入VS2010中,实现功能,在此把实现过程记录下来. C++读取mat文件的步骤如下. 1. vs2010的配置 新建一个工程,在属性管理器中选择 工程->属性->VC++目录. 设置包含目录为:D:\MATLAB\R2010a\extern\include(我的matlab装在D盘): 设置库目录为:D:\MATLAB\R2010a\extern\lib\win32\micr

1 功能角度 weka是机器学习方面的工具(开源).spss是数学工具(商业工具). 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归.包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器.当然还有聚类以及结果的图形可视化功能. spss,侧重统计分析.包括基础的数学运算,联合分析,时间序列分析,多元尺度方法等,当然它也有决策树,神经网络等类似于机器学习中的分类器功能. 相同点是都具有数据的回归功能,但是weka包含了机器学习的

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

决策树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布.树的最顶层是根结点.  决策树的构建 想要构建一个决策树,那么咱们首先就需要有一定的已知信息来作为决策树的构建依据. 我们采用下图的数据来进行构建 决策树 一个完整的数据应该包括数据特征和对应的决策信息 下表中的数据,代表对购买电脑的客户信息的记录,分为age/imcome/student...等信息 在该数据源中,age 到 credit_rating 这4列称