خدمات مشاوره مهندسی- اموزش و انجام پروژه شبیه سازی صنعتی دانشجویی

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