GP.Lab工具箱实现决策树C5.0算法的Matlab源码

版权申诉
matlab源码
0 下载量 83 浏览量 更新于2024-11-02 收藏 1.88MB ZIP 举报
资源摘要信息: GP.Lab是为苹果电脑系统设计的遗传规划工具箱，专注于提供遗传算法相关的编程支持。该工具箱允许用户利用遗传算法解决优化和搜索问题，并且它特别适合进行复杂问题的研究。遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种启发式搜索方法，它使用生物进化的原理来解决优化和搜索问题。GP.Lab可以看作是GP领域中的一个专业工具，为研究者和开发者提供了一个实验平台，让他们可以通过编程探索遗传规划的理论与实践。 在描述中提到的“决策树c5.0matlab源码”，则指的是利用Matlab语言编写的C5.0决策树算法的源代码。C5.0决策树算法是机器学习领域中一个非常著名的算法，由著名的数据挖掘专家Ross Quinlan在C4.5算法的基础上开发。C5.0算法是C4.5的改进版本，它在处理大数据集时更快、更高效，并且在某些情况下能够得到更准确的模型。C5.0算法通过递归地选择最优特征并对数据集进行分割，建立一棵树形结构的分类规则，来预测目标变量的类别。在Matlab环境下，使用C5.0算法需要相应的工具箱或者用户自行编写的函数。 Matlab是MathWorks公司开发的一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。它拥有丰富的工具箱，支持用户通过编写脚本和函数来实现各种算法和应用。Matlab的开放性和易用性让它成为科研和工程领域的常用工具，尤其在学术界和教育领域具有很高的影响力。 通过该文件的“压缩包子文件的文件名称列表”提供的信息“GP.Lab.app”，我们可以得知这是一个可在苹果电脑上运行的GP.Lab应用程序。文件扩展名为.app，表明这是一个Mac OS平台的应用程序包。用户可以通过安装这个应用程序包来运行GP.Lab工具箱，进而进行遗传规划相关的编程和研究。 在进一步分析这些信息的基础上，我们可以得出以下几点详细知识点： 1. 遗传规划(GP)是一个利用自然进化原理的算法，通过模拟生物进化过程（选择、交叉、变异）来优化问题解决方案。 2. GP.Lab是专为苹果操作系统设计的遗传规划工具箱，能够支持用户进行遗传算法的设计、模拟与实验。 3. 决策树C5.0算法是机器学习中的一种分类方法，具有高效的学习和预测能力，特别适合处理分类问题。 4. 在Matlab环境下编写和运行C5.0算法，需要对Matlab语言有足够的了解，尤其是对数据结构、算法逻辑和函数编程的理解。 5. Matlab的灵活性和强大的数值计算能力使得它成为科研工作者和工程师进行算法研究和开发的理想选择。 6. GP.Lab.app文件表明该工具箱以Mac OS应用程序的形式存在，方便苹果用户安装和使用。 7. 遗传规划和决策树算法都是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容，被广泛应用于模式识别、预测建模、函数优化等多个领域。 以上知识点不仅提供了对GP.Lab工具箱和决策树C5.0算法的深刻理解，而且还指出了Matlab在这一过程中的关键作用。对于希望深入研究遗传规划和决策树算法的用户来说，这些知识点是非常重要的入门基础。

决策树模型C5.0代码

2012-12-06 上传
C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版，采用GainRatio来加以改进方法，选取有最大GainRatio的分割变量作为准则，避免ID3算法过度配适的问题。

C5.0(Windows)源代码

2014-01-09 上传
C5.0（See5）决策树的Windows版源代码，适合于致力研究决策树的同学们

matlab_决策树C4.5算法源代码

2013-09-21 上传
matlab_决策树C4.5算法源代码,支持matlab环境

以下这段python代码有什么问题import gurobipy as gp import numpy as np delta = 0.005 S = 10 # 历史数据个数 T = 20 # T个阶段 c_p = 225 tau = 13500 # 预期收益目标 z_bar = 1 # 需求上届 C_re=20 C_se=30 h = 3.25 # 超储成本 zbar = 1 # 需求上届 q = 0.2 # 维修率 z_hat = np.around((1-1*np.random.rand(S, T)) * zbar) # 假设历史数据 i = np.arange(1, T+1) # [1,2,...,n] e_sigma = np.logspace(1,T-1,T,base=np.exp(-sigma)) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x") k = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="k") eta1 = model.addVar(20,1, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") eta2 = model.addVar(20,1, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") y = {} for s in S: y[s] = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y_" + str(s)) e = gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) for t in range(1, T+1)]) # 添加约束 for s in S: lhs = eta1[s] @ z_bar + ((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) @ z_hat[s] / S model.addConstr(y[s] >= lhs) model.addConstr(gp.norm2((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) <= k) model.addConstr(c_p @ x + gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) * h @ x for t in range(1, T+1)]) \ + gp.quicksum([y[s] for s in S]) / S <= tau) # 添加目标 model.setObjective(k, sense=gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize()

2023-05-22 上传
3. `lhs` 中的 `@` 应该改成 `dot` 函数，即 `lhs = gp.dot(eta1[s], z_bar) + (gp.dot((C_re * q + C_se), e) - eta1[s] + eta2[s]) @ z_hat[s] / S`。 4. 在第三个约束条件中，需要将 `/ S` 移到 `gp.quicksum([y...

#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/surface/gp3.h> int main(int argc, char** argv) { // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("fw/00.pcd", *cloud); // 创建重建对象 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); pcl::PolygonMesh triangles; pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3; // 设置参数 gp3.setSearchRadius(0.025); gp3.setMu(2.5); gp3.setMaximumNearestNeighbors(100); gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); gp3.setNormalConsistency(false); // 执行重建 tree->setInputCloud(cloud); gp3.setInputCloud(cloud); gp3.setSearchMethod(tree); gp3.reconstruct(triangles); // 将 pcl::PolygonMesh 转换为 pcl::PCLPointCloud2 pcl::PCLPointCloud2 cloud2; pcl::toPCLPointCloud2(triangles, cloud2); // 保存结果 pcl::io::savePCDFile("fw/01.pcd", cloud2); return 0; } 这个代码报错：error: no matching function for call to ‘toPCLPointCloud2(pcl::PCLPointCloud2&, pcl::PCLPointCloud2&)’ pcl::toPCLPointCloud2(triangles.cloud, cloud2);如何修改，修改发给我

2023-06-03 上传
根据错误提示，`toPCLPointCloud2`函数的参数类型不匹配。`triangles`是`pcl::PolygonMesh`类型，而`toPCLPointCloud2`函数要求的第一个参数是`pcl::PointCloud`类型，因此需要将`triangles`转换成点云类型后再进行...

import gurobipy as gp import numpy as np # 定义参数 c_p = 225 tau = 13500 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 q = 0.2 e = 18.98 S = 10 T = 20 expr2_1 = (C_re*q+C_se)*e m = np.full((1, T), 3) z = np.around((1-1*np.random.rand(T, S)) * 3) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, name='x') k = model.addVar(lb=0, name='k') y = model.addVars(S, lb=0, name='y') a = model.addVars(T,S, vtype=gp.GRB.BINARY, name="C") # a = model.addVars(T, S, lb=0, name='a') b = model.addVars(T, S, lb=0, name='b') # 创建约束 for s in range(S): expa = c_p * x + e * h * x + (1/S) * gp.quicksum(y[t] for t in range(S)) model.addConstr(expa <= tau, name=f'c1_{s}') expb1=gp.quicksum(3*a[t,s] for t in range(T)) expb2=gp.quicksum((expr2_1-a[t,s]+b[t,s])*z[t,s] for t in range (T)) expb = expb1+expb2 model.addConstr(y[s] >= expb, name=f'c2_{s}') expc = gp.quicksum(abs(expr2_1-a[t,s]+b[t,s]) for t in range (T)) model.addConstr(expc <= k, name=f'c3_{s}') # 创建目标 model.setObjective(k, gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() # 输出结果 print(f'最优解: {model.objVal}')遇到了expc = gp.quicksum(abs(expr2_1-a[t,s]+b[t,s]) for t in range (T)) TypeError: bad operand type for abs(): 'gurobipy.LinExpr'

2023-05-23 上传
这个错误是因为 `abs()` 函数不能直接作用于 `gurobipy.LinExpr` 类型，需要将其转化为可计算的类型。...expc = gp.quicksum(gp.abs_(expr2_1-a[t,s]+b[t,s]) for t in range (T)) ``` 这样就可以避免这个错误了。

import gurobipy as gp from gurobipy import GRB model=gp.Model() #导入数据 customer= 5 vehicle= 2 capacity= 10 distance=[ [0, 2, 4, 6, 4], [3, 0, 5, 3, 1], [5, 3, 0, 4, 2], [6, 3, 5, 0, 2], [4, 2, 7, 3, 0] ] #创建变量 x={}#x={k,j}表示配送点j是否由无人车k进行配送 for k in range(vehicle): for j in range(customer): x[k,j]=model.addVar(vtype=GRB.BINARY) #建立约束 for j in range(customer): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for k in range(vehicle))==1) for k in range(vehicle): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for j in range(customer)) <= capacity) #目标函数 obj=gp.quicksum(distance[i][j]*x[k,i]*x[k,j] for k in range(vehicle) for i in range(customer) for j in range(customer)) model.setObjective(obj,GRB.MINIMIZE) model.optimize() if model.status==GRB.OPTIMAL: print('最优解：') for k in range(vehicle): print(f'车辆{k+1}的路径') for j in range(customer): if x[k,j].x>0.5: print(f'客户{j+1}') else: print('未找到最优解') 请你帮我在这段代码中加一个配送中心，建立约束为两辆车都是从配送中心出发然后配送完后返回配送中心

2023-07-14 上传
2. `model.addConstr(gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer)) == gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer+1)))`：确保每辆车在完成配送后返回配送中心。 这样，两辆车都将从配送中心出发，完成配送后...

import gurobipy as gp import numpy as np import math delta = 0.005 S = 10 # 历史数据个数 T = 20 # T个阶段 c_p = 225 tau = 13500 # 预期收益目标 z_bar = 1 # 需求上届 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 # 超储成本 zbar = 1 # 需求上届 q = 0.2 # 维修率 sigma = 0.1 # 标准差 z_hat = np.around((1 - 1 * np.random.rand(S, T)) * zbar) # 假设历史数据 i = np.arange(1, T + 1) # [1,2,...,n] e_sigma = np.logspace(1, T - 1, T, base=np.exp(-sigma)) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x") k = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="k") eta1 = model.addVar(T, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") eta2 = model.addVar(T, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta2") y = {} for s in range(S): y[s] = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y_" + str(s)) e = gp.quicksum([math.exp(-delta * t) for t in range(1, T + 1)]) # 添加约束 for s in range(S): lhs = gp.dot(eta1[s], z_bar) + (gp.dot((C_re * q + C_se), e) - eta1[s] + eta2[s]) @ z_hat[s] / S model.addConstr(y[s] >= lhs) model.addConstr(gp.norm2((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) <= k) model.addConstr(c_p @ x + gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) * h @ x for t in range(1, T + 1)]) + gp.quicksum([y[s] / S for s in range(S)]) <= tau) # 添加目标 model.setObjective(gp.abs_(k), sense=gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize()

2023-05-22 上传
这是一个使用Gurobi进行优化的Python脚本，主要是解决一个决策问题。具体来说，它建立了一个数学模型，通过一些变量和约束条件来描述一个决策问题，并且最小化一个目标函数。在这个模型中，有一些变量可以调整，例如...

import gurobipy as gp import numpy as np # 定义参数 c_p = 225 tau = 135000 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 q = 0.2 e = 18.98 S = 10 T = 20 expr2_1 = (C_req+C_se)e m = np.full((1, T), 3) z = np.around((1-1np.random.rand(T, S)) * 3) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, name='x') k = model.addVar(lb=0, name='k') y = model.addVars(S, lb=0, name='y') a = model.addVars(T,S, vtype=gp.GRB.BINARY, name="a") # a = model.addVars(T, S, lb=0, name='a') b = model.addVars(T, S, lb=0, name='b') # 创建约束 for s in range(S): expa = c_p * x + e * h * x + (1/S) * gp.quicksum(y[t] for t in range(S)) model.addConstr(expa <= tau, name=f'c1_{s}') expb1=gp.quicksum(3a[t,s] for t in range(T)) expb2=gp.quicksum((expr2_1-a[t,s]+b[t,s])*z[t,s] for t in range (T)) expb = expb1+expb2 model.addConstr(y[s] >= expb, name=f'c2_{s}') # expc = gp.quicksum(abs(expr2_1-a[t,s]+b[t,s]) for t in range (T)) expc = gp.quicksum((expr2_1 - a[t, s] + b[t, s]) for t in range(T)) model.addConstr(expc <= k, name=f'c3_{s}') # 创建目标 model.setObjective(k, gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() print("Optimal Objective Value", model.objVal) for var in model.getVars(): print(f"{var.varName}: {round(var.X, 3)}")为什么x的值是0

2023-05-23 上传
在您提供的代码中，变量x没有被任何约束限制，它的上下界分别为0和正无穷，因此，模型可能...如果x应该是正整数，可以将其类型更改为整数类型（vtype=gp.GRB.INTEGER）。请根据您的问题设置适当的约束来限制变量x的值。

matlab绘制复杂网络图

2023-06-01 上传
要在MATLAB中绘制复杂网络图，你可以使用GraphPlot对象。GraphPlot对象提供了各种方法来控制网络图的外观和布局。下面是一个简单的例子，演示如何使用GraphPlot对象绘制一个简单的网络图： ```matlab % 创建一个...
朱国苗
  • 粉丝: 393
  • 资源: 2643
上传资源 快速赚钱

最新资源