10、数据分类与神经网络数字识别

数据分类与神经网络数字识别

在当今的数据分析和机器学习领域，数据分类和模式识别是非常重要的任务。决策树和神经网络是实现这些任务的常用工具。下面将详细介绍如何使用决策树进行数据分类，以及如何利用神经网络对数字图像进行识别。

1. 决策树的数据分类

决策树是一种常用的分类算法，它可以根据数据的特征将数据划分为不同的类别。下面将介绍如何手动创建决策树并进行测试，以及如何对决策树进行训练和测试。

1.1 手动创建决策树并测试

• 问题 ：测试手动创建的决策树。
• 解决方案 ：编写脚本来测试手动创建的决策树。
• 具体步骤 ：
  1. 创建决策树对象：

d = DecisionTree;

2. 定义集合的顶点和面：

v = [ 0 0; 0 4; 4 4; 4 0; 2 4; 2 2; 2 0; 0 2; 4 2];
f = { [6 5 2 8] [6 7 4 9] [6 9 3 5] [1 7 6 8] };

3. 生成测试集：

pTest = Class