机器学习之分类器——Matlab中各种分类器的使用总结（随机森林、支持向量机、K近邻分类器、朴素贝叶斯等） - 好文

Matlab中常用的分类器有随机森林分类器、支持向量机（SVM）、K近邻分类器、朴素贝叶斯、集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下：

首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明：

train_data——训练样本，矩阵的每一行数据构成一个样本，每列表示一种特征

train_label——训练样本标签，为列向量

test_data——测试样本，矩阵的每一行数据构成一个样本，每列表示一种特征

test_label——测试样本标签，为列向量

①随机森林分类器（Random Forest）

TB=TreeBagger(nTree,train_data,train_label);

predict_label=predict(TB,test_data);

②支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVMmodel=svmtrain(train_data,train_label);

predict_label=svmclassify(SVMmodel,test_data);

③K近邻分类器（KNN）

KNNmodel=ClassificationKNN.fit(train_data,train_label,'NumNeighbors',1);

predict_label=predict(KNNmodel,test_data);

④朴素贝叶斯（Naive Bayes）

Bayesmodel=NaiveBayes.fit(train_data,train_label);

predict_label=predict(Bayesmodel,test_data);

⑤集成学习方法（Ensembles for Boosting）

Bmodel=fitensemble(train_data,train_label,'AdaBoostM1',100,'tree','type','classification');

predict_label=predict(Bmodel,test_data);

⑥鉴别分析分类器（Discriminant Analysis Classifier）

DACmodel=ClassificationDiscriminant.fit(train_data,train_label);

predict_label=predict(DACmodel,test_data);

具体使用如下：（练习数据下载地址如下http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set，
简单介绍一下该数据集：有一批花可以分为3个品种，不同品种的花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异，根据这些特征实现品种分类）
%% 随机森林分类器（Random Forest） nTree=10;
B=TreeBagger(nTree,train_data,train_label,'Method', 'classification');
predictl=predict(B,test_data); predict_label=str2num(cell2mat(predictl));
Forest_accuracy=length(find(predict_label ==
test_label))/length(test_label)*100; %% 支持向量机 % SVMStruct =
svmtrain(train_data, train_label); % predictl=svmclassify(SVMStruct,test_data);
% predict_label=str2num(cell2mat(predictl)); %
SVM_accuracy=length(find(predict_label == test_label))/length(test_label)*100;
%% K近邻分类器（KNN） % mdl =
ClassificationKNN.fit(train_data,train_label,'NumNeighbors',1); %
predict_label=predict(mdl, test_data); % KNN_accuracy=length(find(predict_label
== test_label))/length(test_label)*100 %% 朴素贝叶斯（Naive Bayes） % nb =
NaiveBayes.fit(train_data, train_label); % predict_label=predict(nb,
test_data); % Bayes_accuracy=length(find(predict_label ==
test_label))/length(test_label)*100; %% 集成学习方法（Ensembles for Boosting, Bagging,
or Random Subspace） % ens = fitensemble(train_data,train_label,'AdaBoostM1'
,100,'tree','type','classification'); % predictl=predict(ens,test_data); %
predict_label=str2num(cell2mat(predictl)); %
EB_accuracy=length(find(predict_label == test_label))/length(test_label)*100;
%% 鉴别分析分类器（discriminant analysis classifier） % obj =
ClassificationDiscriminant.fit(train_data, train_label); %
predictl=predict(obj,test_data); % predict_label=str2num(cell2mat(predictl)); %
DAC_accuracy=length(find(predict_label == test_label))/length(test_label)*100;
%% 练习 % meas=[0 0;2 0;2 2;0 2;4 4;6 4;6 6;4 6]; % [N n]=size(meas); %
species={'1';'1';'1';'1';'-1';'-1';'-1';'-1'}; %
ObjBayes=NaiveBayes.fit(meas,species); % x=[3 3;5 5]; %
result=ObjBayes.predict(x);

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