使用MATALB的Classification Learner工具箱训练和预测葡萄酒数据

最新推荐文章于 2025-04-03 10:30:00 发布
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分类专栏： MATLAB、机器学习 文章标签： MATLAB机器学习工具箱使用
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准备数据，这里我们用到经典例子葡萄酒的数据

在这里插入图片描述
第一行为葡萄酒类别，有1、2、3三种类别，第2列到14列为葡萄酒各元素的含量。我们需要做的是对于某一个未知类别的葡萄酒，根据其各元素的含量预测出他的类别。因此输入为各元素的含量，输出为类别。
将数据读入matlab空间，变量名为inout：
在这里插入图片描述
选择APP选项中的Classification Learner选项，打开分类学习机，选择New Session选项。
在这里插入图片描述
数据选择inout变量，其大小为178*14。由于一组数据其变量需要包括每一列的数据，因此我们选择Use columns as variables，Response代表输出的目标，我们选择第一列，则其余的为Predictors，即训练的输入数据。验证一般选择交叉验证，这里我们选择Cross-Validation选项。然后点击Start Session。
在这里插入图片描述
这里可以选择不

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Matlab Classification Learner
05-16 1116
Matlab Classification Learner 使用 介绍   在matlab中，既可以使用函数来对数据进行分类，也使用图形化界面的工具箱来进行分类操作。接下来讲讲如何使用。这里我主要介绍受监督的训练模型分类。   使用此工具箱, 我们可以使用各种分类器来探索受监督的机器学习。同时可以浏览数据、选择功能、指定验证方案、培训模型和评估结果。可以执行自动培训以搜索最佳分类模型类...
分类学习器（Classification Learner App）MATLAB
小昭的博客
09-04 2654
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qq_41558476的博客
04-03 1725
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matlab 分类学习工具箱 Classification Learner
evil_xue的博客
05-02 1万+
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【MATLAB】使用Classification Learner工具箱训练和预测数据
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RandySw
04-11 3万+
近日对matlab内置的classification Learner 工具箱有所接触，现在整理一下关于使用该工具箱训练模型和预测数据的相关操作。 一、原始数据 其中列向量为样本，行向量内为每个样本的6个特征，最后一列为样本的响应变量（即为样本的实际类别）。 二、导入数据 1. 首先我们在MATLAB自带的APP栏中打开Classification Learner： ...
MATLAB工具箱——Classification Learner使用
xiaojuzitou的博客
08-03 6372
我用的是MATLAB2018b，经过简单摸索后现分享如下： Classification Learner工具箱可以训练很多模型包括：decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, nearest neighbors, naive Bayes, and ensemble cl...
MATLAB自带分类模型APP——classification learner的使用
weixin_45649913的博客
08-14 1万+
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
手把手教你使用MATLAB中的Classification Learner
weixin_47768661的博客
12-15 7969
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数学建模学习笔记（二十六）matlab Classification Learner工具箱的使用
兴趣使然的创作者
02-03 1671
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利用MATLAB classification learner训练好的模型进行预测
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04-10 6108
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Classification_toolbox
06-20
关于模式分类的一个很好用的工具箱啊，希望对大家有用
Duda模式分类Pattern Classification MATLAB 代码，大部分全
11-23
Duda第二版模式分类课后习题的部分Matlab代码实现。希望能够帮到大家。
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12-24 2367
小白初次使用该工具箱，概要记录下过程。 首先需要注意的是，数据集是 “样本的特征” 加上 “标签” 构成的。因此首先应对样本进行特征提取，形成n×m的特征矩阵，然后将标签列于其后，形成n×(m+1)的矩阵 打开classification learner，点击新建会话，从工作区或者文件导入 导入数据后，分6条进行设置 1：选择变量 2：根据个人数据的情况，选择以什么作为变量，因为我每一行是一个样...
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qq_23100417的博客
07-24 1万+
声明：转自https://blog.youkuaiyun.com/qq_27914913/article/details/71436838 https://blog.youkuaiyun.com/evil_xue/article/details/89765890 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。...
【1】使用分类学习APP - Classification Learner App 训练分类模型
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乐川大佛的博客
08-16 4765
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08-20 3430
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matalb遗传算法工具箱使用
10-23
MATLAB遗传算法工具箱（Genetic Algorithm Toolbox）是一个用于解决优化问题的高级数学库，它基于自然界中的自然选择、交叉和变异等进化机制来设计搜索算法。这个工具箱提供了一系列函数，使得用户能够方便地创建、配置和运行遗传算法模型，适用于诸如函数优化、机器学习参数调整、调度等问题。 在MATLAB中使用遗传算法工具箱通常包括以下几个步骤： 1. **初始化**：设置种群大小、适应度函数、基因编码方式（二进制、实数等）以及选择、交叉和变异操作的概率参数。 ```matlab ga = ga(objfun,[],[],[],PopulationSize,CrossoverProbability,MutationProbability); ``` `objfun`是要最小化的目标函数，其余参数则是算法的配置选项。 2. **迭代过程**：通过多次循环执行选择、交叉和变异操作，生成新的后代并评估其适应度值。 ```matlab [pop,fval] = step(ga); ``` 3. **评估和决策**：查看每次迭代的结果，如果满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到足够好的解），则结束；否则继续下一轮迭代。 4. **结果分析**：使用`fitnessplot`和`bestindividual`等函数观察种群动态和最佳个体。
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