У меня есть набор данных для классификации текста, готовый для использования в MATLAB. Каждый документ является вектором в этом наборе данных, и размерность этого вектора чрезвычайно высока. В этих случаях люди обычно выполняют некоторые функции на векторах, таких как те, которые вы на самом деле находите инструментарий WEKA. Есть ли что-то подобное в MATLAB? если не могу предложить и алгоритм для меня сделать это ...? thanksВыбор функции в MATLAB
MATLAB (и его Инструментарии) включают в себя ряд функций, которые имеют дело с выбором функции:
Вы также можете найти примеры, которые демонстрируют использование реальных наборов данных:
Кроме того, существуют сторонние инструментарии:
В противном случае, вы всегда можете позвонить ваши любимые функции от WEKA непосредственно из MATLAB, поскольку он включает JVM ...
Выбор функции зависит от конкретной задачи, которую вы хотите выполнять с текстовыми данными.
Одним из самых простых и грубых способов является использование анализа основных компонентов (PCA) для уменьшения размеров данных. Эти уменьшенные данные измерений могут использоваться непосредственно как функции для классификации.
Обратитесь к руководству по использованию PCA здесь:
http://matlabdatamining.blogspot.com/2010/02/principal-components-analysis.html
Вот ссылка на командной помощью Matlab PCA:
http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/princomp.html
Используя полученные функции, хорошо известная поддержка Вектор Машины (SVM) могут использоваться для классификации.
http://www.mathworks.com/help/toolbox/bioinfo/ref/svmclassify.html http://www.autonlab.org/tutorials/svm.html
Вы могли бы рассмотреть вопрос об использовании техники независимых особенностей Вайс и Kulikowski быстро устранить переменные, которые, очевидно, unimformative:
http://matlabdatamining.blogspot.com/2006/12/feature-selection-phase-1-eliminate.html
Дубликат http://stackoverflow.com/questions/3047940/feature-selection -методы-в-MATLAB? Но у этого, кажется, есть более приемлемый ответ. –