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ZIP机器学习的几个常用程序

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机器学习程序.zip 大约有10个文件
  1. 机器学习程序/
  2. 机器学习程序/ANN_Mat.m 589B
  3. 机器学习程序/Adaboost_Mat.m 747B
  4. 机器学习程序/Dectree_Mat.m 233B
  5. 机器学习程序/LineRe_Mat.m 992B
  6. 机器学习程序/NB_Mat.m 258B
  7. 机器学习程序/Norminmax.m 1.14KB
  8. 机器学习程序/Norzscore.m 1.12KB
  9. 机器学习程序/NotBit.m 1.8KB
  10. 机器学习程序/SVM_Mat.m 512B

资源介绍:

机器学习的几个常用程序
%%小数点定标归一化方法 clear all; close all; clc; fishertable=readtable('fisheriris.csv');%导入样本数据，样本数据为Table型 SepalLengthMat= fishertable.SepalLength;%取Table型数据的SepalLength的属性值，转化为矩阵形式 Bit=floor(log10(max(abs(SepalLengthMat))))+1;%计算出属性值中绝对值最大的数据的位数 if Bit~=0 NorSepalLength=(SepalLengthMat')/(Bit*10); %小数点定标归一化 NorSepalLength=NorSepalLength';%行矩阵变为列矩阵 else NorSepalLength=SepalLengthMat;%假如位数为0，则原数据即为处理后的数据 end SepalWidthMat= fishertable.SepalWidth;%取Table型数据的SSepalWidth的属性值，转化为矩阵形式 Bit=floor(log10(max(abs(SepalWidthMat))))+1;%计算出属性值中绝对值最大的数据的位数 if Bit~=0 NorSepalWidth=(SepalWidthMat')/(Bit*10);%小数点定标归一化 NorSepalWidth=NorSepalWidth';%行矩阵变为列矩阵 else NorSepalWidth=SepalWidthMat;%假如位数为0，则原数据即为处理后的数据 end PetalLengthMat= fishertable. PetalLength;%取Table型数据的SepalLength的属性值，转化为矩阵形式 Bit=floor(log10(max(abs(PetalLengthMat))))+1;%计算出属性值中绝对值最大的数据的位数 if Bit~=0 NorPetalLength=(PetalLengthMat')/(Bit*10);%小数点定标归一化 NorPetalLength=NorPetalLength';%行矩阵变为列矩阵 else NorPetalLength=PetalLengthMat;%假如位数为0，则原数据即为处理后的数据 end PetalWidthMat= fishertable.PetalWidth;%取Table型数据的SepalLength的属性值，转化为矩阵形式 Bit=floor(log10(max(abs(PetalWidthMat))))+1;%计算出属性值中绝对值最大的数据的位数 if Bit~=0 NorPetalWidth=(PetalWidthMat')/(Bit*10);%小数点定标归一化 NorPetalWidth=NorPetalWidth';%行矩阵变为列矩阵 else NorPetalWidth=PetalWidthMat;%假如位数为0，则原数据即为处理后的数据 end Norfishertable=table(NorSepalLength, NorSepalWidth, NorPetalLength, NorPetalWidth, fishertable.Species);%将归一化处理后的数据转化为Table型数据，且添加上已有的标签
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