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机器学习十大算法C实现

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    文件类型: .rar
    金币: 1
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    发布日期: 2023-11-15
  • 语言: 其他
  • 标签: 十大算法  
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资源简介

机器学习十大算法C实现 每种算一个文本 亲测有效可用

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代码片段和文件信息 

#include
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include “matrix.h“

using namespace std;

#define MAX 1000000
#define MIN -100000

struct Stump {
	mapstumpDim;
	mapstumpThresh;
	mapstumpIneq;
	mapstumpAlpha;
};

vectorweakClassArr;


//求每列的最大最小
void rangeSize（Matrix &Data int &axis vector &rangeVal）
{
	rangeVal.clear（）;
	rangeVal.push_back（MIN）;
	rangeVal.push_back（MAX）;
	for （int i = 0; i < Data.col; i++）
	{
		if （Data.mat[i][axis]>rangeVal[0]）
			rangeVal[0] = Data.mat[i][axis];
		if （Data.mat[i][axis]			rangeVal[1] = Data.mat[i][axis];
	}
}

vector stumpClassify（Matrix Data int axis double threshVal string threshIneq）
{
	vector retArray（Data.col 1）;
	for （int i = 0; i < Data.col; i++）
	{
		if （threshIneq == “lt“）
		{
			if （Data.mat[i][axis] <= threshVal）
			{
				retArray[i] = -1;
			}
		}
		else
		{
			if （Data.mat[i][axis] > threshVal）
			{
				retArray[i] = -1;
			}
		}
	}
	return retArray;
}

//return 最小的误差
double buildStump（Matrix &dataMatrix Matrix &labelMat Stump &bestStump vector &bestClasEst vector &D）
{
	int m = dataMatrix.col;//行
	int n = dataMatrix.row;//列
	double numSteps = 10.0;
	vectorrangeVal;
	vectorpredictedVals;
	vectorthreshIneq{ “lt““gt“ };
	double minError = INT_MAX;
	for （int i = 0; i < n; i++）
	{
		rangeSize（dataMatrix i rangeVal）;
		double rangeMin = rangeVal[1];
		double rangeMax = rangeVal[0];
		double stepSize = （rangeMax - rangeMin） / numSteps;
		for （int j = -1; j < int（numSteps） + 1; j++）
		{
			for （int k = 0; k < 2; k++）
			{
				double threshVal = rangeMin + j * stepSize;
				predictedVals = stumpClassify（dataMatrix i threshVal threshIneq[k]）;
				vectorerrArr（m 1）;
				for （int ii = 0; ii < m; ii++）
				{
					if （predictedVals[ii] == labelMat.mat[ii][0]）
					{
						errArr[ii] = 0;
					}
				}
				double weightedError = 0.0;
				for （int ii = 0; ii < m; ii++）
				{
					weightedError += D[ii] * errArr[ii];
				}
				//                cout<<“split: dim “<				//                cout<<“ the weighted error is “<				if （weightedError < minError）
				{
					minError = weightedError;
					bestClasEst = predictedVals;
					bestStump.stumpDim[“dim“] = i;
					bestStump.stumpThresh[“thresh“] = threshVal;
					bestStump.stumpIneq[“ineq“] = threshIneq[k];
				}
			}
		}
	}
	return minError;
}

//符号函数
int sign（const double x）
{
	if （x > 0）
	{
		return 1;
	}
	else if （x < 0）
	{
		return -1;
	}
	else
		return 0;
}

double max（double a double b） {
	if （a > b）
		return a;
	else
		return b;
}

vector adaBoostTrainDS（Matrix &dataMatrix Matrix &labelMat int numIt = 40）
{
	vectorw

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

    .CA....     13547  2017-05-20 00:13  机器学习\data\adaboost.txt

    .CA....       144  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\ham\1.txt

    .CA....        82  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\ham\10.txt

    .CA....       122  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\ham\11.txt

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    .CA....       113  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\ham\5.txt

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    .CA....       212  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\spam\10.txt

    .CA....       402  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\spam\11.txt

    .CA....       182  2017-05-20 00:13  机器学习\data\email\spam\12.txt

............此处省略88个文件信息

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