روش تصنیف با زبان برنامه‌نویسی متلب

 

مقدمه

 

تصنیف (Classification) یکی از مهم‌ترین مسائل در یادگیری ماشین است که به کمک آن می‌توان داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم‌بندی کرد. در این مطلب، به بررسی روش‌های تصنیف با استفاده از زبان برنامه‌نویسی متلب خواهیم پرداخت و یک مثال کاربردی ارائه خواهیم داد.

 

روش‌های تصنیف

 

در متلب، چندین الگوریتم برای تصنیف وجود دارد که شامل موارد زیر می‌شود:

 

1. درخت تصمیم (Decision Trees)

 

2. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)

 

3. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

 

4. کلاس‌بندی K نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)

 

5. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

 

مثال کاربردی: استفاده از KNN برای تصنیف داده‌ها

 

در این بخش، یک مثال ساده از روش KNN برای تصنیف داده‌ها را بررسی می‌کنیم.

 

مراحل انجام کار:

 

1. بارگذاری داده‌ها

 

2. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی

 

3. استفاده از الگوریتم KNN برای تصنیف

 

4. ارزیابی مدل

کد مطلب

 

توضیحات کد:

 

• ابتدا داده‌های آیریس بارگذاری می‌شوند.

• سپس داده‌ها به دو بخش آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌شوند.

• الگوریتم KNN با تعداد همسایگان مشخص شده آموزش داده می‌شود.

• در نهایت، دقت مدل محاسبه و چاپ می‌شود.

نتیجه‌گیری

متلب ابزاری قدرتمند برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است و با استفاده از آن می‌توان به راحتی به تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های تصنیفی پرداخت. روش KNN یکی از ساده‌ترین و در عین حال مؤثرترین روش‌ها برای تصنیف است که در این مثال به کار گرفته شد.