detreeexp1_4.asv
来自「具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多」· ASV 代码 · 共 29 行
ASV
29 行
%设置全局变量
global meas species bad numobs
global x y j tree
%Treefit函数能为数据集找到适合的决策树。
%我们为这个Iris花数据集创建一棵决策树
%并且观察它在分类Iris花的种群时候的好处和优势。
tree = treefit(meas(:,1:2), species);
% treeval计算决策树的代价
[dtnum,dtnode,dtclass] = treeval(tree, meas(:,1:2));
%计算决策树分类误差
bad_d = ~strcmp(dtclass,species);
sum(bad_d) / numobs
%创建含有x轴,y轴的栅格图来显示决策树分类区域
[grpnum,node,grpname] = treeval(tree, [x y]);
gscatter(x,y,grpname,'grb','sop')
xlabel('萼片长度');
ylabel('萼片宽度');
hold on;
plot(meas(bad_d,1), meas(bad_d,2), 'kx');
hold off;
⌨️ 快捷键说明
复制代码Ctrl + C
搜索代码Ctrl + F
全屏模式F11
增大字号Ctrl + =
减小字号Ctrl + -
显示快捷键?