Programme de classification des motifs Le programme de classification des motifs est un programme d'apprentissage automatique pour la classification du modèle.
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Programme de classification des motifs Classement & Résumé

Programme de classification des motifs Mots clés

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Programme de classification des motifs La description

Le programme de classification des motifs est un programme d'apprentissage de la machine pour la classification du modèle. Le programme de classification des motifs est un programme d'apprentissage de la machine à source ouverte pour la classification supervisée et non supervisée des schémas (vecteurs de mesures). Le programme de classification des motifs implémente les algorithmes et méthodes suivants: · K-olds clustering · Discriminant linéaire de Fisher · Réduction de la dimension Utilisation de la décomposition de valeur singulière · Analyse des composants principaux · Sélection de sous-ensemble de fonctionnalités · Estimation des erreurs de baies · Classificateurs paramétriques (linéaires et quadratiques) · Moins carrés (pseudo-inverse) discriminant linéaire · K-K-voisin le plus proche · Réseaux de neurones (Perceptron multicouche) · Algorithme de machine de vecteur Support vectoriel · Validation croisée · Saculation (Comité) ClassificationLe programme prend en charge le traitement interactif et lot. Les commandes sont émises via un système de menu dérivé par clavier en mode interactif ou dans un fichier de commandes en mode batch. C'est un exécutable binaire et n'a pas besoin d'un environnement d'exécution spécial. PCP utilise des fichiers texte délimités par l'onglet pour les données d'entrée. Les résultats sont affichés à l'écran et enregistrés dans Text Files.PCP fonctionnent sous Systèmes d'exploitation Linux et Windows (dans l'environnement Cygwin), sur les processeurs d'architecture I386 telles que Intel Pentium ou AMD Athlon. Le PCP a été développé et testé sur RedHat Linux 9.0 Distribution. Il a également été testé sur SUSE Linux 9.1 et Fedora Core 2 et vérifié pour exécuter sur Knoppix 3.7 et Windows XP.Quelle de ce dernier: · Cette version prend en charge la sélection de modèle pour le noyau SVM linéaire et une option permettant de construire des transformations SVD à l'aide de la formation. et tester des ensembles de données (par opposition à des données de formation seulement). · Les erreurs P sont maintenant signalées dans la sélection du modèle SVM. · Le processus de construction a été simplifié.

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