高维多标签分类matlab

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高维多标签分类matlab knn,svm,随机森林等算法 784维数据 分为10类
class.rar
  • class
  • pusu.m
    972B
  • unlabeled_data.mat
    8.5MB
  • redom_tree.m
    1.4KB
  • kmeans.m
    1.3KB
  • labeled_data.mat
    2.8MB
  • label2.mat
    939B
  • knn.m
    1.2KB
  • svm.m
    1001B
  • label.mat
    448B
内容介绍
%random tree clear;clc; load('label.mat'); load('labeled_data.mat'); load('label2.mat'); load('unlabeled_data.mat'); %产生随机数,防止过拟合 k=rand(1,500);% 产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组 [m,n]=sort(k); %m是排序好的向量,n 是 向量m中对k的索引,这样就将随机数的排列顺序变成整数序号了,即随机抽取的样本 train_data=train_x(n(1:500),:); trainlabel=train_label(n(1:500),:); test_data=untrain_x; test_label=unnamed; [Train_matrix,PS] = mapminmax(train_data',0,1); train_data = Train_matrix'; Test_matrix = mapminmax('apply',test_data',PS,0,1); test_data = Test_matrix'; % [pc,score,latent,tsquare] = pca(test_data); % p_d_ratio=cumsum(latent)./sum(latent); % p_mean=mean(images_train); % p_d=87; % 90% % train_pca=score(:,1:p_d); nTree = 150; Mdl = TreeBagger(nTree,train_data,trainlabel,'OOBPrediction','On','Method','classification'); predict_label =str2num(cell2mat(predict(Mdl,test_data))); % t = templateTree('Reproducible',true); % Mdl = fitcensemble(train_data,trainlabel,'Method','Bag'); % predict_label=predict(Mdl,test_data); % L = resubLoss(Mdl) view(Mdl.Trees{1},'Mode','graph'); figure; oobErrorBaggedEnsemble = oobError(Mdl); plot(oobErrorBaggedEnsemble) xlabel 'Number of grown trees'; ylabel 'Out-of-bag classification error'; acc=0; for i=1:length(predict_label) if predict_label(i)==test_label(i) acc=acc+1; end end accuracy = acc/length(predict_label)
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