درخت تصمیم دودویی با متلب به همراه داکیومنت

  • پنجشنبه ۲۶ فروردین ۱۳۹۵
  • بازدید 1,454 نفر
  • 1 امتیاز2 امتیاز3 امتیاز4 امتیاز5 امتیاز (87 امتیاز از 18 رای)
    Loading...

matlab bdt 14850 تصویر

دانلود رایگان پروژه درخت تصمیم دودویی در متلب به همراه داکیومنت

در این پست دانلود رایگان پروژه درخت تصمیم دودویی با متلب را به همراه داکیومنت آماده کرده ایم که در ادامه به توضیحاتی در رابطه با کارایی این برنامه پرداخته و فیلم اجرایی آن قرار داده شده است.

در یادگیری ماشین (Machine learning)، ساختار درخت تصمیم (Decision Tree) یک مدل پیش بینی کننده است. به روش یادگیری ماشین برای استنتاج یک درخت تصمیم از داده ها، یادگیری درخت تصمیم گفته می شود که از معروف ترین روش های داده کاوی (Data Mining) می باشد.

در این پروژه درخت تصمیم دودویی، دو مجموعه داده وجود دارد که TestingData.mat به منطور تست داده ها و TrainingData.mat به منطور آموزش داده ها می باشد که قرار است داده ها را پس از اینکه آموزش دادیم، طبقه بندی و از آنها تست بگیریم.

برای درخت یک عمق در نظر گرفته می شود که مقدار آن ۵ می باشد. همچنین برای آستانه های کاندید در هر گره، یک مقدار وجود دارد که مقدار آن برابر با ۱۰۰ می باشد و کمترین اندازه گره هایی که برگ نیستند نیز با مقدار ۱۰ در نظر گرفته شده است.

توضیحات بیشتر و دانلود رایگان پروژه درخت تصمیم دودویی با متلب در ادامه مطلب.

پس از این مراحل داده های آموزش دیده شده بارگذاری می شود. با مقادیر عمق، یک درخت آستانه های کاندید در هر گره و کمترین اندازه گره های غیر برگ ساخته می شود.

M×N:X ماتریس داده های آموزش داده شده می باشد که یک نمونه از داده در هر سطر قرار دارند. در داده های آموزش دیده شده، برچسب داده ها به صورت ۱×N می باشد که در آن مقدار بین ۰ و ۱ را هر ورودی به خود اختصاص میدهد.

توضیحات بیشتر را با دانلود رایگان پروژه درخت تصمیم دودویی با متلب مطالعه نمائید.

قسمتی از کدهای پروژه درخت تصمیم دودویی:

clear;clc;close all;

Depth=5; 
Splits=100; 
MinNode=10; 

load TrainingData.mat;

tic;
T=decision2(X,Y,Depth,Splits,MinNode);
t1=toc;

clear X Y;

load TestingData.mat;

tic;
y=[];
for i=1:size(X,1)
    x=X(i,:);
    y(i,1)=decision1(x,T);
end
t2=toc;

errorRate=sum(abs(y-Y))/max(size(Y));
fprintf('Error rate = %.4f\n',errorRate);
fprintf('Training time = %.4f seconds\n',t1);
fprintf('Testing time = %.4f seconds\n',t2);

انجام پروژه ها و شبیه سازی مقالات و پایان نامه ها با متلب

انجام پروژه ها و شبیه سازی مقالات و پایان نامه ها با متلب

مشاهده انجام پروژه با متلب
پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

آموزش برنامه نویسی

مشاهده ویدئو در این باره

خوشحال خواهیم شد اگر نظر خودتون رو درباره این مطلب ثبت کنید

خطا!دکمه ریفریش را بزنید
  1. تصویر آواتار کاربر 0
    عرفان ساعدی یکشنبه , 2 خرداد

    از اینکه این پروژه رو رایگان تو سایت قرار دادید سپاسگذارم

  2. تصویر آواتار کاربر 0
    فرزانه سه شنبه , 18 خرداد

    سلام دستتون درد نکنه پروژهاتون عالی سایتتون هم خیلی خوبه.

  3. تصویر آواتار کاربر 0
    سمیرا میرقاسم پور یکشنبه , 19 آذر

    سلام. ممنون از سایت خوبتون.عالی هستین.

لیســــــــت پــــــــروژه های انتشــــــــار نشده ( 22 موضوع )

مشاهده لیست کامل
مشاهده لیست کامل
مشاهده لیست کامل
مشاهده لیست کامل
socket programing آموزش برنامه نویسی آموزش سی شارپ اینترنت اشیا بازی تحت شبکه بازی تحت شبکه به زبان سی شارپ برنامه تحت شبکه با سی شارپ برنامه نویسی ترجمه مقاله ترجمه مقاله شبکه دانلود رایگان پروژه های دانشجویی دانلود سورس برنامه دانلود سورس رایگان دانلود نرم افزار دانلود پروژه دانشجویی دانلود پروژه رایگان دانلود پروژه های دانشجویی دانلود کتاب دانلود کتاب آموزشی دانلود کتاب اموزشی سورس رایگان سورس کد بازی تحت شبکه سورس کد بازی تحت شبکه با C# سورس کد بازی تحت شبکه چند نفره سوکت پروگرمین شبکه SDN شبیه سازی با نرم افزار R نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه نرم افزار Rstudio پروژه arena پروژه matlab پروژه ns2 پروژه opnet پروژه ارنا پروژه سیمولینک matlab پروژه شبکه عصبی پروژه مهندسی صنایع پروژه مهندسی صنایع با ارنا پروژه های آماده با OpenGL پروژه های آماده با OpenGL در سی پلاس پلاس پروژه های آماده با ارنا پروژه های آماده برای درس گرافیک کامپیوتری پروژه هوش مصنوعی پروژه پردازش تصویر matlab پروژه پردازش سیگنال matlab