说明:南京大学计算机学院周志华团队的改进的可以处理多分类问题的Rescaling算法,并分别基于阈值移动法、采样法和样本加权法实现代价敏感,使其可以处理多分类问题下的代价密囊分类问题。
说明:纹理分析的图像分析非平凡的一部份。不同的纹理图像的分类必须旋转等各种参数的鲁棒性。在此代码中使用的解决方案是局部二进制模式 (LBP) 修改具有旋转不变性,因为它代表了复杂性和性能之间最好的折衷办法。纹理分析应该是理想的情况是不变的观点。一种好的纹理分类算法时,必须考虑到几个方面。他们当中包括照明、...
说明:随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。可用于数据分类和显现回归的一个相当不错的算法,可实现很多功能。这个算法只需要将所需文件放入一个matlab路径中即可实现
说明: KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”,也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类,那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明:若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性,以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级,数目,N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法,编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明:在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的分类问题。
说明:1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最多的是那个类的数据,即为待分类数据所在的类。 不通俗但严谨的规则是: