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

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

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

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

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

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

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回

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 Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通 常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法. CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支, 因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树.由于

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 <机器学习实战> 写了一下分类回归树,这里记录一下. 关于决策树的基础概念就不过多介绍了,至于是分类还是回归..我说不清楚..我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头,下面看一下 Length / continuous / mm / Longest shell measurement Diameter / continuous

第1周 MATLAB入门基础 第2周 MATLAB进阶与提高 第3周 BP神经网络 第4周 RBF.GRNN和PNN神经网络 第5周 竞争神经网络与SOM神经网络 第6周 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 第7周 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 第8周 决策树与随机森林 第9周 遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 第10周 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO

GML AdaBoost Matlab Toolbox是一款很优秀的AdaBoost工具箱,内部实现了Real AdaBoost, Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost三种方法. AdaBoost的训练和分类的结构都是类似的,能够參考前一篇<Boosting>.仅仅简单介绍一下GML.GML内部弱分类器使用的CART决策树.决策树的叶子表示决策,内部每一个分支都是决策过程. 从根部開始,每一个决策结果指向下一层决策,最后到达叶子,得到终于的决策结果.一个比較简单的示意

一.决策树分类算法概述     决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类.例如对于如下数据集 (数据集) 其中,第一列和第二列为属性(特征),最后一列为类别标签,1表示是,0表示否.决策树算法的思想是基于属性对数据分类,对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 (决策树模型) 先是根据第一个属性将一部份数据区分开,再根据第二个属性将剩余的区分开.     实现决策树的算法有很多种,有ID3.C4.5和CART等算法.下面我们介绍ID3算法. 二.ID3算法的概述

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.

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

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.