انجام پروژه طبقه‌ بندی classification,پروژه classification با متلب,شبکه‌ های عصبی,درخت تصمیم ID3,درخت تصمیم J48,درخت تصمیم C4.5,درخت تصمیم CART,ماشین بردار پشتیبان,طبقه بند بیز ساده,K- نزدیکترین همسایه,KNN

طبقه‌ بندی classification و الگوریتم‌های طبقه‌بندی classification

طبقه‌ بندی classification یکی از زیر شاخه‌ های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن داده‌های جمع‌‌آوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند. برای اینکه یک مدل طبقه‌ بند خوب داشته باشیم، باید با داده‌ها و ساختار آنها و نیز تعداد دسته‌ها (برچسب-کلاس-طبقه‌) اطلاع داشته باشیم.

آشنایی با طبقه‌بندی classification و الگوریتم‌های طبقه‌بندی

طبقه‌ بندی classification :

همواره در زندگی ما، مواردی وجود دارند که دوست داریم بدانیم اگر یک کاری را انجام دهیم نتیجه‌ی خوب یا بدی دارد؟ این کار رو چگونه انجام خواهیم داد؟ اگر بخواهیم بر اساس تجارب خودمان عمل کنیم نیاز داریم بر اساس کارهایی که قبلا انجام دادیم، و تجاربی که کسب کردیم ( یک فرآیند یادگیری رخ داده است)، برای شرایط جدید تصمیم گیری نماییم. این پارگراف بیان ساده ای از یادگیری ماشین را بیان می‌کند که تعریف دقیق و علمی آن به صورت زیر است:

طبقه‌ بندی classification علمی است که بر اساس داده‌های قبلی که دارای برچسب هستند، مدلی برای پیش بینی برچسب داده‌های جدید می‌سازد.

طبقه‌ بندی classification یکی از زیر شاخه‌ های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن داده‌های جمع‌‌آوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند. برای اینکه یک مدل طبقه‌ بند خوب داشته باشیم، باید با داده‌ها و ساختار آنها و نیز تعداد دسته‌ها (برچسب-کلاس-طبقه‌) اطلاع داشته باشیم. هر چند آشنایی با ساختار و نوع داده‌ها گاها عملی غیر ممکن است اما در صورت وجود یک آشنایی ساده گاها نیز می‌توان مدل طبقه بند درست را انتخاب کرد.

برای درک مفهوم طبقه‌ بندی classification یک بار دیگر پارگراف اول را بخوانید. به بیان دیگر؛ طبقه‌ بندی classification فرآیند قرار داده نمونه‌های جدید در طبقات مختلف بر اساس داده‌های قدیمی است و برای این‌کار به یک مدل طبقه‌بند یا الگوریتم طبقه‌بند نیاز است.

مدل‌های مختلف برای طبقه‌ بندی classification وجود دارند که برخی از آنها عبارتند از:

  • شبکه‌های عصبی
  • درختان تصمیم (CART، C4.5، J48، ID3 و غیره)
  • K- نزدیکترین همسایه (KNN)
  • ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • طبقه بند بیز ساده
  • و غیره.

انتخاب یک مدل طبقه بند می‌تواند به موارد زیر وابسته باشد:

  • ساختار و نحوه‌ی توزیع داده ها
  • تعداد طبقه‌ها
  • پیچدگی زمانی ساخت مدل

با این حال در نظر داشته باشید اصلی در یادگیری وجود دارد تحت عنوان “ناهار غیرمجانی” که بیان می‌کند هیچ کدام از این الگوریتم‌ها روی سایر الگوریتم‌ها برتری مطلق ندارد و برای هر مجموعه داده ای الگوریتم‌ها کارایی متفاوتی دارند. این پارگراف می‌گوید که شما باید با آزمون خطا و تجاربی که احتمالا کسب کرده اید مدل مناسب برای داده‌های خود را انتخاب کنید، پس تا زمانی که از این الگوریتم‌ها استفاده نکردید در مورد آنها قضاوت نکنید. لطفا انجام دهید.

 

وب سایت مطلب دی ال با انجام پروژه های الگوریتم‌های طبقه‌ بندی در خدمت کاربران عزیز می باشد .