MATLAB主要函数命令分类

MATLAB自带分类模型APP——classification learner的使用 MATLAB自带分类模型APP——classification learner的使用 MATLAB自带分类模型APP——classification learner的使用MATLAB对常用的机器学习的分类模型做了集合,也就是形成了它自带的classification learner APP,今天简单概述一下该APP的使用步骤。 1、导入数据 在进行APP的使用之前,首先要将待处理的训练数据和预测数据导入MATLAB: Data=xlsread('C:\Users\Administrator\Document 阅读详情

 有些可通过命令窗口输入help ***,出现每一类的分类函数名列表及简单介绍,方便速查需要的函数名。

general                  常用命令(General Purpose Commands)

ops                       运算符和特殊字符(Operators and Special Characters)

elfun                     基本数学函数(Elementary Math functions)

specfun                 特殊数学函数(Specialized Math Functions)

elmat                     基本矩阵和矩阵操作(Elementary Matrices and Matrix Manipulation)

specmat                特殊矩阵(Specialized Matrices)

sparfun                 稀疏矩阵函数(Sparse Matrix Functions)

matfun                  矩阵函数和数值线性代数(Matrix Functions-Numerical Linear Algebra)

datafun                  数据分析和傅里叶变换函数

(Date Analysis and Fourier Transform Functions)

polyfun                 多项式与插值函数(Polynomial and Interpolation Functions)

funfun                   非线性数值功能函数(Function Functions-Nonlinear Numerical Methods)

strfun                    字符串函数(Character String Functions)

plotxy                   二维图形(Two Dimensional Graphics)

plotxyz                 三维图形(Three Dimensional Graphics)

graphics                通用图形函数(General Purpose Graphics Functions)

color                     色彩控制和光照模式函数(Color Control and Lighting Model Functions)

sounds                  音频处理函数(Sound Processing Functions)

iofun                     低级文件输入/输出函数(Low-level File I/O Functions)

dde                        动态数据交换函数(DDE Client Functions)

lang                       语言结构和调试指令(Language Constructs and Debugging)

local                      主启动文件(Local Function Library)

demos                   演示(Demonstration) 

 

Matlab自带的分类学习工具箱(SVM、决策树、Knn等分类器) 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。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 Sessio 阅读详情

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RandySw 3万+
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