Matlab自带的分类学习工具箱(SVM 决策树 Knn等分类器)

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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。接下来讲讲如何使用。

启动:

点击“应用程序”,在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动,也可以在命令行输入“classificationlearner”,回车,也可启动。如下图:

这里写图片描述

导入数据:

点击“New Session”,可以从工作空间或文件中导入数据。选择数据后,导入分为三步:

这里写图片描述

第一步,确定你的数据格式,这里导入的数据是一个矩阵,既有样本输入也有对应的输出。比如,我导入的数据data是3*3000的矩阵,3000个样本,每个样本两个特征值,第三行是每个样本对应的输出。这时我应该选择“Use row as variables”,如果数据格式为3000*3,则选择“Use column as variables”。
第二步,指定哪一行为“response”即输出响应,在本数据中,第三行为输出,其余为“predictor”。
第三步,是否需要验证

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