matlab - 具有特征向量和类矩阵的分类器

Question

我是分类的新手，所以我想就如何开始寻求一些建议。

我创建了一个 Matlab 脚本，它创建了两个矩阵，一个是类标识符，这意味着100x1它包含数据所在的组。第一组 (1) 或第二组 (2)。

第二个矩阵包含100x40每个点有 40 个特征的特征。

什么是最好的开始方式，我真的迷路了。Matlab 有一些我可以使用的功能吗？

我真的很感激一些帮助。

谢谢你。

Answer 1

这取决于您使用的 MATLAB 版本，但最好的起点是查看用于监督学习的统计工具箱。以下是 MATLAB 2013a 的一些入门技巧：

http://www.mathworks.co.uk/help/stats/supervised-learning.html

假设您的数据是

classes: 100x1
features: 100x40

对于每种方法，第一行显示如何拟合分类模型，第二行显示如何对特征中的第一行数据进行分类。

统计工具箱

朴素贝叶斯分类

维基百科：https ://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

myClassifier = NaiveBayes.fit(features, classes)
myClassifier.predict(features(1,:))

最近的邻居

维基百科：https ://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbour_classifiers

myClassifier = ClassificationKNN.fit(features, classes)
myClassifier.predict(features(1,:))

分类树

维基百科：https ://en.wikipedia.org/wiki/Classification_tree

myClassifier = ClassificationTree.fit(features, classes)
myClassifier.predict(features(1,:))

支持向量机

维基百科：https ://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine

请注意，支持向量机从生物信息学工具箱移至 2013a，它仅支持分为两组。

myClassifier = svmtrain(features, classes)
svmclassify(myClassifier, features(1,:))

判别分析

维基百科：https ://en.wikipedia.org/wiki/Discriminant_analysis

myClassifier = ClassificationDiscriminant.fit(features, classes)
myClassifier.predict(features(1,:))

神经网络工具箱：

如果你只有两个类，你可以使用 Neural Network Toolbox 进行模式识别，方法是输入nnstart