• درباره ی ما
  • قوانین سایت MATLABDL
  • تماس با ما
شماره تماس: 0165-984-0937 ساعت 10 الی 12 و 15 الی 22 - پاسخگوی تلگرامی
مطلب دی ال
  • خانه
  • انجام پروژه
    • انجام پروژه متلب MATLAB
    • شبیه سازی مقاله
    • انجام پروژه داده کاوی
    • انجام پروژه پردازش تصویر
    • انجام پروژه شبکه عصبی
    • انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
    • بهینه سازی با الگوریتم pso
    • انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان
    • انجام پروژه میکروکنترلر
  • پروژه ها
    • پروژه های آماده
    • پروژه آماده برق
    • پروژه آماده کامپیوتر
    • پروژه آماده مکانیک
    • پروژه های پردازش تصویر
    • پروژه های پردازش متن
    • پروژه های شبیه سازی با متلب
  • آموزش ها
    • آموزش متلب
    • آموزش Python
    • آموزش ++C
    • آموزش Java
    • آموزش #C
    • آموزش VB.NET
    • آموزش Perl
    • پردازش تصویر
    • پردازش صوت و گفتار
    • محاسبات نرم
      • الگوریتم‌های فراابتکاری
      • یادگیری ماشین ، داده‌کاوی و شناسایی آماری الگو
      • منطق فازی
    • طراحی وب سایت
    • پایگاه داده
    • شبکه
  • آکادمی مطلب دی ال
    • پایتون
    • متلب
    • سی پلاس پلاس
  • مطالب و دروس دانشگاهی
    • مهندسی کامپیوتر
    • مهندسی برق
  • پرداخت آنلاین
  • درخواست پروژه
  • دعوت به همکاری
  • منو منو
وبلاگ
پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abalone

پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های iris ، Seeds و Abalone

14 بهمن 1399/0 دیدگاه /در پروژه آماده کامپیوتر, پروژه ها, پروژه های شبیه سازی با متلب /توسط مدیر سایت

پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abalone با نرم افزار متلب یا به عبارتی دیگر پروژه آنالیز مولفه اصلی برای 3 دیتاست یادگیری ماشین (iris ، Wheat Seeds و Abalone) در نرم افزار متلب عنوان پروژه ای است که در این ساعت از مطلب دی ال برای دانلود قرار داده ایم.در ادامه توضیحات مختصری در مورد این پروژه و لینک دانلود پروژه آورده شده است.

پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abalone

این پروژه در زمینه داده کاوی می باشد و هدف این پروژه به تصویر کشیدن داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abalone و آنالیز مولفه اصلی برای 3 دیتاست یادگیری ماشین مذکور می باشد.

پیاده سازی PCA

یکی از کاربردهای اصلیِ PCA در عملیاتِ کاهشِ ویژگی (Dimensionality Reduction) است، همان‌طور که از نامش پیداست می‌تواند مولفه‌های اصلی را شناسایی کند و به ما کمک می‌کند تا به جای اینکه تمامیِ ویژگی‌ها را مورد بررسی قرار دهیم، یک سری ویژگی‌هایی را که ارزشِ بیشتری دارند، تحلیل کنیم. در واقع PCA آن ویژگی‌هایی را که ارزش بیشتری فراهم می‌کنند برای ما استخراج می‌کند.

معرفی دیتاست iris

اولین دیتاست مربوط به دیتاست iris است که شامل ویژگی های گلهای زنبق مختلف است. این دیتاست حاوی 150 نمونه گل زنبق است که از هر گل زنبق 4 ویژگی  زیر برحسب سانتی متر ثبت شده است:

  1. طول کاسبرگ (sepal length)
  2. عرض کاسبرگ (sepal width)
  3. طول گلبرگ (petal length)
  4. عرض گلبرگ (petal length)

پس ما یک ماتریس 150*4 خواهیم داشت که برای 150 نمونه گل، 4 ویژگی مختلف ثبت شده است. گل های زنبق به سه کلاس زیر تقسیم بندی می شوند:

  1. ستوسا (Setosa)
  2. ویرجینیکا (Virginika)
  3. ورسیکالر (Versicolor)
پیاده سازی PCA - رسم داده های دیتاست iris در فضای 4 شکل دو بعدی
پیاده سازی PCA – رسم داده های دیتاست iris در فضای 4 شکل دو بعدی
نمایش مولفه ی اصلی برای یک مجموعه داده ی 2 بعدی
نمایش مولفه ی اصلی برای یک مجموعه داده ی 2 بعدی
تصویر سازی داده های iris بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
تصویر سازی داده های iris بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
تصویر سازی داده های iris بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
تصویر سازی داده های iris بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
پیاده سازی PCA در متلب - تصویر سازی داده های iris بر روی 3 مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)
تصویر سازی داده های iris بر روی 3 مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)

دیتاست Wheat Seeds

دیتاست Wheat Seeds برای پیش بینی گونه های مختلف دانه گندم استفاده می شود و یک مسئله دسته بندی دو کلاسه متوازن است. تعداد مشاهدات 210، ورودی ها 7 عدد و یک خروجی می باشد. اسامی ویژگی های ورودی به شرح زیر می باشد:

  1. Area
  2. Perimeter
  3. Compactness
  4. Length of kernel
  5. Width of kernel
  6. Asymmetry coefficient
  7. Length of kernel groove

این گندم ها به سه کلاس 1، 2 و 3 تقسیم بندی می شوند.

پیاده سازی PCA در متلب - تصویر سازی داده های seeds بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
تصویر سازی داده های seeds بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
تصویر سازی داده های seeds بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
تصویر سازی داده های seeds بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
پیاده سازی PCA در متلب - تصویر سازی داده های seeds بر روی 3مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)
پیاده سازی PCA در متلب – تصویر سازی داده های seeds بر روی 3مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)

دیتاست Abalone

دیتاست Abalone شامل پیش بینی سن صدف های دریایی می باشد. این دیتاست یک مسئله دسته بندی چند کلاسه است اما می تواند با تبدیلاتی به مسئله رگرسیون نیز تبدیل شود. توازن کلاس ها برقرار نیست و تعداد مشاهدات 4177 عدد بوده که شامل 8 ورودی می باشد و یک خروجی کلاس می باشد که نام های این ویژگی ها به ترتیب زیر می باشد:

  1. Gender ( کلاس با سه عنوان M، F و I)
  2. Length
  3. Diameter
  4. Height
  5. Whole weight
  6. Shucked weight
  7. Viscera weight
  8. Shell weight
  9. Rings
تصویر سازی داده های abalone بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
تصویر سازی داده های abalone بر روی یک مولفه (بزرگترین مولفه)
پیاده سازی PCA در متلب - تصویر سازی داده های abalone بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
پیاده سازی PCA در متلب – تصویر سازی داده های abalone بر روی 2 مولفه (اولین 2 مولفه ی بزرگ)
تصویر سازی داده های abalone بر روی 3 مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)
تصویر سازی داده های abalone بر روی 3 مولفه (اولین 3 مولفه ی بزرگ)

توجه:
یکی از مهارت هایی که در این پروژه مهم بوده است، استفاده از یک الگوریتم نوشته شده برای چند دیتاست است. یعنی به صورتی
الگوریتم نوشته شده است که به هنگام عوض کردن دیتاست و گرفتن نتایج آن ها کار سختی نداشته باشیم.

کارشناسان وب سایت MATLABDL قادر به انجام پروژه با موضوعات مشابه می باشند.


قیمت: 120000 تومان

1,200,000 ریال – پرداخت و دانلود نهایی کردن خرید مورد به سبد خرید اضافه شد

کد پروژه: 202122002
توضیحات : پیاده سازی در نرم افزار متلب انجام شده است.
کلمات کلیدی: پروژه پیاده سازی PCA,مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abalone,نرم افزار متلب,دیتاست Wheat Seeds,دیتاست iris,دیتاست Abalone
منبع : مطلب دی ال



برچسب ها: PCA, پیاده سازی PCA, پیاده سازی PCA در متلب, دیتاست iris, دیتاست Wheat Seeds
اشتراک این مطلب
  • اشتراک در Facebook
  • اشتراک در Twitter
  • Share on WhatsApp
  • اشتراک در LinkedIn
https://www.matlabdl.com/wp-content/uploads/2021/02/pca-project.jpg 320 640 مدیر سایت https://www.matlabdl.com/wp-content/uploads/2018/10/matlabdl-com-logo-new.png مدیر سایت2021-02-02 22:12:502021-02-02 22:20:29پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های iris ، Seeds و Abalone
0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
در گفتگو ها شرکت کنید.

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید

تعداد موارد موجود در سبدخرید: 0

  • سبد خریدتان خالی است.
  • کل: 0 ریال
  • پرداخت

خبرنامه ایمیلی مطلب دی ال

آموزش زبان های برنامه نویسی

آموزش زبان های برنامه نویسی

آموزش زبان های برنامه نویسی

آحرین مطالب

  • پروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلبپروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب2 اسفند 1399 - 15:54
  • پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abaloneپروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های iris ، Seeds و Abalone14 بهمن 1399 - 22:12
  • پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلبپروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب20 آبان 1399 - 22:22
  • کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اشیا ممنوعه زیر دستگاه x-rayکاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اشیا ممنوعه زیر دستگاه x-ray18 آبان 1399 - 15:43
  • تحقیق بررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشینبررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشین6 آبان 1399 - 15:05

آخرین دیدگاه

  • سحر در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • مدیر سایت در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • سحر در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • مدیر سایت در آموزش حلقه for در پایتون | نحوه استفاده از حلقه ها در پایتون
  • علیرضا در آموزش حلقه for در پایتون | نحوه استفاده از حلقه ها در پایتون

مطلب دی ال را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

خانه |پرداخت آنلاین | دعوت به همکاری | قوانین سایت | درباره ما | تماس با ما

تمامي حقوق مادي و معنوي اين وب سايت نزد مطلب دی ال محفوظ بوده و هر گونه کپي برداري از مطالب پيگرد قانوني به همراه دارد!

طراح سایت : CMSDESIGN

پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب... پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب پروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب پروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب...
رفتن به بالا