Matlab自带的分类学习工具箱(SVM、决策树、Knn等分类器)
2018-01-15 09:38
5572 查看
在matlab中,既有各种分类器的训练函数,比如“fitcsvm”,也有图形界面的分类学习工具箱,里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器,使用非常方便。接下来讲讲如何使用。
点击“应用程序”,在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动,也可以在命令行输入“classificationlearner”,回车,也可启动。如下图:
点击“New Session”,可以从工作空间或文件中导入数据。选择数据后,导入分为三步:
第一步,确定你的数据格式,这里导入的数据是一个矩阵,既有样本输入也有对应的输出。比如,我导入的数据data是3*3000的矩阵,3000个样本,每个样本两个特征值,第三行是每个样本对应的输出。这时我应该选择“Use row as variables”,如果数据格式为3000*3,则选择“Use column as variables”。
第二步,指定哪一行为“response”即输出响应,在本数据中,第三行为输出,其余为“predictor”。
第三步,是否需要验证,一般都选择交叉验证“Cross Validation”,folds表示几次,自己选择即可。
确定后,点击“start session”。
如下图,原始数据的散点图会显示出来,由于这数据只有两维,因此可以全部显示在二维坐标中。如果你的数据多于两维,二维坐标系不能完全显示每一维,你可以在右边红圈的X、Y下拉条中选择显示哪两维。
训练前可以选择训练的模型,点击红圈中的下拉箭头,可以看到各类训练模型,选择一个即可,也可以选择某一类的“ALL”,该类所有模型都会训练一遍。
选好模型后,点击“train”,开始训练。
训练结果显示在左边,每个模型训练后的准确率都会显示出来,最高准确率会被标注,下面即为模型的信息。
点击“Advance”可以设置模型的具体参数。点击“Confusion Matrix”可以查看混淆矩阵等。
点击“Export Model”可以将模型导出到工作空间,这样就可以利用模型来测试新的数据。也可以导出为代码,方便研究。
启动:
点击“应用程序”,在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动,也可以在命令行输入“classificationlearner”,回车,也可启动。如下图:
导入数据:
点击“New Session”,可以从工作空间或文件中导入数据。选择数据后,导入分为三步:第一步,确定你的数据格式,这里导入的数据是一个矩阵,既有样本输入也有对应的输出。比如,我导入的数据data是3*3000的矩阵,3000个样本,每个样本两个特征值,第三行是每个样本对应的输出。这时我应该选择“Use row as variables”,如果数据格式为3000*3,则选择“Use column as variables”。
第二步,指定哪一行为“response”即输出响应,在本数据中,第三行为输出,其余为“predictor”。
第三步,是否需要验证,一般都选择交叉验证“Cross Validation”,folds表示几次,自己选择即可。
确定后,点击“start session”。
选择分类器:
如下图,原始数据的散点图会显示出来,由于这数据只有两维,因此可以全部显示在二维坐标中。如果你的数据多于两维,二维坐标系不能完全显示每一维,你可以在右边红圈的X、Y下拉条中选择显示哪两维。训练前可以选择训练的模型,点击红圈中的下拉箭头,可以看到各类训练模型,选择一个即可,也可以选择某一类的“ALL”,该类所有模型都会训练一遍。
选好模型后,点击“train”,开始训练。
训练结果:
训练结果显示在左边,每个模型训练后的准确率都会显示出来,最高准确率会被标注,下面即为模型的信息。点击“Advance”可以设置模型的具体参数。点击“Confusion Matrix”可以查看混淆矩阵等。
点击“Export Model”可以将模型导出到工作空间,这样就可以利用模型来测试新的数据。也可以导出为代码,方便研究。
相关文章推荐
- SVM实现多分类的程序基础工作(一)——安装libsvm以及libsvm和matlab自带的svm的区别
- [matlab]机器学习及SVM工具箱学习笔记
- libsvm工具箱与MATLAB自带工具箱中svmtrian()函数冲突问题解决
- Matlab-SVM工具箱初使用-分类小例子(学生性别判断)
- SVM实现多分类的程序基础工作(一)——安装libsvm以及libsvm和matlab自带的svm的区别
- 决策树分类——matlab程序
- 深度学习Matlab工具箱代码注释——MnistTest.m
- OpenCV学习:HOG+SVM物体分类
- 为MATLAB添加深度学习工具箱
- SVM学习(六):将SVM用于多类分类
- 学习记录 复杂网络MATLAB工具箱
- MATLAB SVM工具箱
- SVM多分类问题 libsvm在matlab中的应用
- hog matlab代码1——实现hog+svm图像二分类
- 学习SVM(一) SVM模型训练与分类的OpenCV实现
- SVM+HOG对图像进行分类(MATLAB实现)
- Matlab svm工具箱配置及‘qp’报错的解决方法
- SVM学习笔记(1)LIBSVM在matlab下的使用安装
- 如何在matlab中添加SVM工具箱以及初次应用
- 机器学习笔记-多分类学习,类别不平衡,决策树