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决策树C + + 实现

于 2023-01-21 发布 文件大小:884.83 kB
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代码说明:

决策树C++实现,可用于数据分类、图像处理等,多棵决策树可组成随机森林分类器,代码中自带简单分类样例

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  • k-means算法
    应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组,同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习),而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习,这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。
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    demo_permutation - 演示中的图像的层叠柱版本和使用修补基置换重新排序它的结果之间“平滑度”的差异。我们比较使用移动积所获得的两个一维信号的平滑性。我们还说明了如何通过贴剂的路径看起来当其重排序是通过图像的光栅扫描和补丁基于置换定义等。 demo_inpainting - 图像使用在重新排序的补丁基地排列,然后将丢失的像素是使用立方插值重建图像修复实验。demo_denoising - 图像去噪实验中使用的图像中重新排序的补丁基地排列,然后用学到的过滤器过滤。
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  • wince 下画程序
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    尽管 MATLAB 提供的二维离散小波变换 (DWT) 的功能、 相关的几个细节还没有被明确证明。因此,一个人必须浪费时间去寻找这样的细节。考虑到这一点,我将展示简单插图的二维离散小波变换,并将执行两个的 MATLAB 程序。一个程序是 ts_dwt2.m,批判地用于采样二维离散小波变换,与所涉及的 MATLAB 功能的 dwt2 和 idwt2。其他程序是 ts_swt2.m,这用于非抽样的二维离散小波变换,和相关的 MATLAB 函数是 swt2 和 iswt2.
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