matlab多分类代码
时间: 2023-09-11 17:04:59 浏览: 41
以下是一个简单的 Matlab 多分类示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load iris_dataset
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'Holdout',0.3);
idx = cv.test;
% 分离特征和标签
Xtrain = meas(~idx,:);
Ytrain = species(~idx);
Xtest = meas(idx,:);
Ytest = species(idx);
% 训练分类器
Mdl = fitcecoc(Xtrain,Ytrain);
% 预测测试集
Ypred = predict(Mdl,Xtest);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
```
该代码使用了鸢尾花数据集,分为训练集和测试集,使用 `fitcecoc` 函数训练多分类 SVM 分类器,并通过 `predict` 函数预测测试集。最后,计算分类准确率以评估模型性能。
相关问题
matlab 多标签分类 代码
下面是一个基于MATLAB的多标签分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('dataset.mat');
% 分割数据集为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.3);
trainX = X(:,trainInd);
trainY = Y(:,trainInd);
testX = X(:,testInd);
testY = Y(:,testInd);
% 训练多标签分类模型
model = fitcecoc(trainX',trainY');
% 预测测试集标签
predY = predict(model,testX');
% 计算准确率
acc = sum(all(predY'==testY'))/size(testY,2);
fprintf('Accuracy: %f\n',acc);
```
在这个示例中,我们首先加载了一个名为`dataset.mat`的数据集,然后将其分割为训练集和测试集。接下来,我们使用`fitcecoc`函数训练一个多标签分类模型,并使用`predict`函数预测测试集标签。最后,我们计算了模型的准确率并将其打印出来。
需要注意的是,上面的示例代码只是一个简单的例子,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
lda多分类代码matlab
您想获取MATLAB中用于LDA多分类的代码。根据您提供的引用,这些代码中涉及到数据集的划分、数据的归一化以及数据的分析。
下面是一个示例的LDA多分类代码的框架:
```matlab
% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :);<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于线性判别分析(LDA)的数据分类预测,matlab代码。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释...](https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/130214358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]