实验内容1 使用决策数实现西瓜数据集2.0的分类(随机十次的结果取平均)；2 使用决策数实现鸢尾花的分类(随机十次的结果取平均) ；3 画出十次实验的精度变化曲线图。实验代码%%******************************问题一****************************%*************************************************

实验内容1 使用决策数实现西瓜数据集2.0的分类(随机十次的结果取平均)；2 使用决策数实现鸢尾花的分类(随机十次的结果取平均) ；3 画出十次实验的精度变化曲线图。实验代码%%******************************问题一****************************%*************************************************

实验内容1.选取合适的数据集，进行训练集和测试集的划分。2.使用KNN分类器进行分类，分析参数的影响。实验代码clear;clc;% ******************************问题一********************************% ******************************************************************

实验内容随机生成两个矩阵，并对两个矩阵进行五次二划分，并将划分后的数据保存在两个数组中实验代码clear;clc;%% 随机生成两个矩阵a=rand(100,160);b=rand(100,160);%% 五次二划分（按列划分）train=cell(1,5);for i=1:5n=randperm(160);n_part1=n(1:length(n)/2);n_part2=n(1+length(n

实验内容1、使用鸢尾花数据分为2组，每组各75个样本，每组中每种花各有25个样本。当中一组作为训练样本，另外一组作为测试样本，将3类花分别编号为1，2，3 ，实现神经网络实验；2、分析网络层数及节点数对分类精度的影响；实验代码clear;clc;%% 导入鸢尾花数据，并将3类花分别编号为1，2，3iris = readtable('iris.data','Filetype','text','Rea

实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;%% 导入数据load("train.mat");x=train(:,1:4);y=train(:,5);load("test.mat");x_test=test;% *********************问题二*******************% ************

实验内容1.掌握lib-svm的安装，了解libsvm的使用和参数设置。2.根据两类人脸图，实现二分类实验3.获得不同参数下的分类精度。libsvmlibsvm安装参考链接make不成功解决方案连接实验代码%% ********************************问题2***************************************clear;clc;%% 导入图片数据i

常规卸载方案找到电脑的【设置】-点击【应用】-找到需要卸载的软件，点击【卸载】即可常规方案无法卸载时解决办法一使用软件自带的卸载程序，并以管理员身份运行step1：找到软件安装目录（右键软件 - 点击【属性】即可找到软件安装路径）step2：在目录下找到卸载程序（卸载程序一般命名为“un软件名.exe”）step3：右键“以管理员身份运行”解决办法二删除软件安装的文件夹，并删去其注册表step1：

实验内容1 使用决策数实现西瓜数据集2.0的分类(随机十次的结果取平均)；2 使用决策数实现鸢尾花的分类(随机十次的结果取平均) ；3 画出十次实验的精度变化曲线图。实验代码%%******************************问题一****************************%*************************************************

实验内容1.根据ABERDEEN人脸数据库，将男士和女士分别作为正、负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分，并使用测量最短距离的方式进行二分类，最后给出分类错误率和准确率。2.将MIT室内场景数据库中机场、面包房作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分，并使用测量最短距离的方式进行二分类，最后给出分类错误率和准确率。3.对MIT室内场景数据库中的测试集添加噪声，然后使用测量最短距离的方