فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

انجام پروژه ها و تمرینات دانشجویی در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، پایتون، رپیدماینر و وکا

کلمات کلیدی

حل تمرینات شناسایی آمار و الگو دانشگاه امیرکبیر

حل تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

حل تمرینات درس pattern recogntion

حل تمرینات کتاب فوکوناگا

حل تمرینات کامپیوتری درس شناسایی آمار و الگو

انجام پروژه های تخصصی متلب

انجام پروژه متلب

انجام پروژه دانشجویی

کدنویسی تمرینات pattern recognition

کد متلب تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

کد متلب شبکه عصبی

پیاده سازی شبکه عصبی

کد آماده متلب

کد متلب الگوریتم درخت تصمیم

الگورینم دسته بندی

کد متلب دسته بندی توموز مغزی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان

ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم دسته بندی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و SVM

انتخاب بهینه ویژگی ها با الگوریتم ژنتیک

پروژه متلب

پروژه دانشجویی

ترکیب مدل های دسته بندی

ترکیب روش های دسته بندی درمتلب

کد متلب پیش پردازش تصاویر ماموگرافی برای تشخیص سرطان سینه

کد متلب پردازش تصاویر پزشکی

کد متلب پردازش تصاویر ماموگرافی

کد متلب تشخیص سرطان پستان

کد متلب تشخیص سرطان سینه

کد آماده پردازش تصاویر پزشکی

  • ۰
  • ۰

ترکیب دسته بندهای شبکه عصبی، ماشین بردار پشتیبان و درخت تصمیم به روش رای گیری وزن دار



لینک خرید



در این بخش قصد داریم تا ایده ترکیب دسته بندها را پیاده سازی کنیم. یکی از روش های ترکیب دسته بندها،  Majority Voting یا به صورت مختصر رای گیری است. دلیل ترکیب دسته بندها بالا بردن دقت دسته بندی است.


روش کار به این صورت است که دسته بندها به صورت جداگانه آموزش داده میشوند که هر کدام از این دسته بندها، یک دقت دسته بندی ارائه میدهند. در روش پیشنهادی، خروجی این دسته بندها را با یکدیگر ترکیب میکنیم و با استفاده از سیستم رای گیری، یک خروجی نهایی بدست می آوریم. دقت این خروجی ، نسبت به دقت تک تک مدلها میتواند بهتر باشد.

دسته بندهایی که در این پیاده سازی استفاده کرده ایم شامل موارد زیر است

  1. ماشین بردار پشتیبان
  2. درخت تصمیم
  3. شبکه عصبی


ایده دیگری که در این پیاده سازی مد نظر داشتیم، ترکیب وزن دار این دسته بندهاست. به عنوان مثال میدانیم که به طور معمول، دقت درخت تصمیم نسبت به روش های قدرتمند شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان پایین تر است. به همین دلیل در حین رای گیری، از یک سیستم وزن دار استفاده میکنیم. به این مفهوم که به خروجی روش های شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان وزن بیشتری را اختصاص میدهیم تا در تصمیم نهایی نفوذ بیشتری را اعمال کنند و به درخت تصمیم وزن کمتری را میدهیم که در خروجی نهایی نفوذ کمتری داشته باشد. این امر باعث میشود که خروجی نهایی با دقت بیشتری محاسبه شود.

در شکل زیر فلوچارت این ترکیب را میتوان مشاهده کرد.



دیتاست مورد استفاده در این پیاده سازی مربوط به دادگان سرطان سینه در سایت UCI است. این دیتاست شامل 699 نمونه است که هر نمونه دارای 10 ویژگی است. یک ویژگی برچسب کلاسها را مخشص میکند و یک ویژگی نیز شناسه هر نمونه را میشخص میکند. پس با این اوصاف، مسئله دارای 8 ویژگی است. همچنین این دیتاست به صورت دو کلاسه است که 458 نمونه در کلاس اول (خوش خیم = benign) و 241 نمونه در کلاس دوم (بدخیم = malignant) قرار دارند. توزیع داده ها در دو کلاس ذکر شده را میتوان در شکل زیر مشاهده کرد. این شکل در پیاده سازی نشان داده میشود.



لینک دیتاست : Breast Cancer Wisconsin (Original) Data Set


توجه:
  1. فایل دانلودی حاوی کدهای متلب و گزارش شامل توضیحات مسئله، روش ترکیب، توضیح کدها و تجزیه و تحلیل نتایج است.
  2. حتما در متلب نسخه 2017 به بالا اجرا شود.
  3. با توجه به تعداد تکرار آزمایش، زمان اجرا ممکن است طولانی شود.


ویدیوی زیر نحوه اجرای این پیاده سازی را نشان میدهد.

ویدیو نحوه اجرای کدها


در صورت هر گونه سوال نسبت به کالای مورد نظر، با ایمیل msd.abasian@gmail.com  یا شماره 09132324263 و یا آیدی تلگرام masoudabasian مکاتبه نمایید.

همچنین در صورت دانلود فایل و مشاهده هر گونه مشکل در کدها و گزارش، میتوانید از طریق راه های ارتباطی ذکر شده، مشکل را اعلام فرمایید تا در اسرع وقت پشتیبانی لازم را انجام دهیم.

با تشکر از حسن اعتماد شما

مسعود عباسیان


لینک خرید

نظرات (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی