图像识别4：决策树+神经网络GUI+支持向量机实验

clc;clear;close all;
%% 数据预处理
% delimiterIn   = ','; % 字符分隔符
% data=importdata('iris.txt', delimiterIn);
% data=load('iris.data'); %ASCII 文件 iris.data 的行号 1 中的文本未知
data=load('data.mat');
data.iris(1:50,5)=ones(50,1);
data.iris(51:100,5)=2*ones(50,1);
data.iris(101:150,5)=3*ones(50,1);
for a=1:10
    disp(a);
    %% 划分训练集和测试集比例(2:1划分）
    e=round(length(data.iris(:,1))*2/3);
    num=randperm(length(data.iris)); %打乱列序列
    train_num=num(1:e); %取打乱序列的前60%
    test_num=num(e+1:end); %取打乱序列的后40% %end直到数组结尾
    % 划分数据
    traindata=data.iris(train_num,:); % 留出法的训练集
    testdata=data.iris(test_num,:); % 留出法的测试集
    % 划分data和label
    train_patterns=traindata(:,1:(size(traindata,2)-1));
    train_targets=traindata(:,size(traindata,2))';
    test_patterns=testdata(:,1:(size(testdata,2)-1));
    test_targets=testdata(:,size(testdata,2))';
    % 决策树预测
    [test_targets_predict]=C4_5(train_patterns',train_targets,test_patterns',5,10);
    temp_count=0;
    for i=1:size(test_targets_predict,2)
        if test_targets(:,i)==test_targets_predict(:,i)
            temp_count=temp_count+1;
        end
    end
    accuracy(a)=temp_count/size(test_targets,2);
    disp(accuracy);
end
%% 画出精度曲线图，通过曲线图分析噪声对两种方法的影响
x=[1:10];
plot(x,accuracy,'-*b')
axis([0 10 0 1])
% 设置坐标格
grid on;
% 设置字体格式
set(gca,'FontSize',15); xlabel('实验次数','fontsize',17);
ylabel('分类精度','fontsize',17);
title('精度曲线图');

% 使用鸢尾花数据，将3类花分别编号为1，2，3。
% 每组中每种花各有25个样本，每组各75个样本，共2组。
% 当中一组作为训练样本，另外一组作为测试样本，实现神经网络实验；
clc;clear;close all;
% iris1(1:50,5)=ones(50,1);
% iris1(51:100,5)=2*ones(50,1);
% iris1(101:150,5)=3*ones(50,1);
%% 数据预处理
load('iris.mat');
data1=iris;
% 一行归一化
data2 = data1';
[data, PS] = mapminmax(data2(1:4,:));
data = data';
% 3类花分别编号为1，2，3
data(1:50,5)=ones(50,1); 
data(51:100,5)=2*ones(50,1);
data(101:150,5)=3*ones(50,1);
%% 划分数据
for i=1:3 
    eval(['temp',num2str(i),'=','find(data(:,5)==i)']); %自动给变量赋名和赋值
    % eval(['e',num2str(i),'=',round(length(eval(['temp',num2str(i)]))/2)]);
    e = round(length(eval(['temp',num2str(i)]))/2);
    num=randperm(length(eval(['temp',num2str(i)]))); %打乱列序列
    train_num=num(1:e); %取打乱序列的前50%
    test_num=num(e+1:end); %取打乱序列的后50% %end直到数组结尾
    % 划分数据
    if i==1
        traindata1=data(temp1(train_num),:); % 留出法的训练集
        testdata1=data(temp1(test_num),:); % 留出法的测试集
    end
    if i==2
        traindata2=data(temp2(train_num),:); % 留出法的训练集
        testdata2=data(temp2(test_num),:); % 留出法的测试集
    end
    if i==3
        traindata3=data(temp3(train_num),:); % 留出法的训练集
        testdata3=data(temp3(test_num),:); % 留出法的测试集
    end
end
traindata=[traindata1;traindata2;traindata3];
testdata=[testdata1;testdata2;testdata3];
X_train = traindata(:,1:4);
% x_label = traindata(:,5);
Y_test  = testdata(:,1:4);
Y_label = testdata(:,5);
x_label = zeros(length(X_train),3);
x_label(:,1)=ones(length(X_train),1); 
x_label(:,2)=2*ones(length(X_train),1); 
x_label(:,3)=3*ones(length(X_train),1); 
% 神经网络的搭建
A = minmax(X_train');
% 创建神经网络
net = newff(A, [10,5,3], {'tansig','tansig','tansig'}, 'traingd');
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50;
net.trainparam.epochs = 500;
net.trainparam.goal = 0.01;
net.trainParam.lr = 0.01;
%开始训练
[net, tr, Y1, E] = train(net, X_train', x_label');
% 开始测试
Y = sim(net, Y_test');
% 统计识别正确率
[s1, s2] = size(Y);
true_num = 0;
for j = 1:s2
    [m ,index] = max(Y(:,j));
    if(index == Y_label(j))
        true_num = true_num + 1;
    end
end
fprintf("分类正确率为：%f%%\n",100*true_num/s2);

% 根据两类人脸图，实现二分类实验
clc;clear;close all;
warning('off') %关掉警告
base_path = 'D:\Desktop\大三上\神经网络\10\人脸图';
path = string();
subpath = dir( base_path );
%% 训练阶段  
%读取样本并计算hog特征  
all_imgnum=0;
for i = 1:length(subpath)-2 % 读取单文件夹下，all文件夹% 1,2分别是.和..% 先获取第一个子文件路径，然后获取第二个子文件路径
    sub_path = fullfile(base_path, subpath(i+2).name);% disp(sub_path); % D:\Desktop\大三上\神经网络\数据\MIT室内场景\airport_inside
    image_name = dir(sub_path); % 获取文件夹里的所有图像信息% disp(image_name(3).name); % airport_inside_0001.jpg
    img_num=length(image_name)-2; % 文件夹里图像个数% disp(img_num); % 608 405 197 662
    all_imgnum=all_imgnum+img_num;% disp(all_imgnum); % 608 1013 1210 1872
    %% 获取图片数据
    for j = 1:img_num % 获取子文件夹下图片的路径
        % fullfile函数利用文件各部分信息创建并合成完整文件名
        img_path = fullfile(sub_path, image_name(j+2).name); % 子文件夹+图片名称
        img_path
        read_img = imread(img_path); % 读图
        image = imresize(read_img, [64,64]);  % 图片统一大小，指定长宽[64,64]
        if(ndims(read_img)==3)
            read_img = rgb2gray(read_img);  % RGB图像转灰度图像
        end
        hog =hogcalculator(image); 
        data(all_imgnum-img_num+j,1:1764)=hog;
    end 
    % 存放图片label  % 定义标签，0:负样本 1:正样本
    label(all_imgnum-img_num+1:all_imgnum,1)=(i-1)*ones(img_num,1);
end
for i = 1:5
    [m,n]=size(data);
    %[Train, Test] = crossvalind('LeaveMOut',N, M);
    % 该命令返回一个逻辑值的标记向量，从N个观察样本中随机选取M个样本作为测试集。M的缺省值为1。值得注意的是，LeaveMOut在循环中使用不能保证产生的是互补集合，即每次循环的随机选取是独立的。如果要用互补的话还是使用Kfold命令。
    [train,test]=crossvalind('LeaveMOut',m,10);
    svmStruct = svmtrain(label(train),data(train,:),['-s '+ 4,'-v'+10,'-t'+i-1]);
    [prelabel,accuracy,decision_values]=svmpredict(label(test),data(test,:),svmStruct);     %预测
    accuracy1(i)=accuracy(1)/100;
end
x=[1:5];
plot(x,accuracy1,'-*b')
axis([0 5 0 1])
% 设置坐标格
grid on;
% 设置字体格式
set(gca,'FontSize',15); xlabel('t','fontsize',17);
ylabel('分类精度','fontsize',17);
title('精度曲线图');