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创建“纠错输出代码 (ECOC)”矩阵的代码:该代码能够为密集和稀疏方案生成 ECOC 矩阵。

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简介:
该代码提供了一种简便的方法,能够生成用于密集和稀疏方案的 ECOC 矩阵。相较于先前使用的 Matlab 文件生成 ECOC 代码,该方法在速度上表现出更显著的优势。这种性能提升得益于两个关键改进措施:首先,它将每一列的生成操作整合到单个命令中;其次,在构建整个矩阵之前,它通过验证两个预定义的标准来确保 ECOC 矩阵的有效性。具体而言,标准 A 要求每列必须包含至少一个正值 (+1) 和一个负值 (-1),而标准 B 则禁止任何一列与其前一列完全相同。尤其是在涉及大量类别特征的问题中,这种效率显得尤为重要。请参考 Bagheri, MA、Gao, Q. 和 Escalera, S. 的论文“使用局部交叉策略的有效成对分类”,发表于第 25 届加拿大人工智能会议(AI 2012),于 2012 年 5 月 28 日至 30 日在多伦多举行。

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  • ECOC)”:此简易适用于ECOC - MATLAB开发
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    本项目提供了一个简便工具用于生成纠错输出编码(ECOC)矩阵,适用于多种分类任务,兼容密集和稀疏模式。使用MATLAB实现,便于机器学习模型性能优化。 这段代码用于生成密集型和稀疏型的ECOC矩阵,并且比之前使用的Matlab文件在速度上更为高效。这种效率提升主要归因于以下两个改进:1. 它可以在一个命令中生成每一列;2. 在构建整个矩阵前,它会通过检查两项标准来验证ECOC矩阵的有效性: A.每列必须至少包含一个+1和-1值; B.任何一列及其相反数不应与之前的一列相同。 这种效率的提升在处理具有大量类别的问题时尤为重要。请参考:Bagheri, MA、Gao, Q. 和 Escalera, S.,“使用局部交叉策略的有效成对分类”,第 25 届加拿大人工智能会议(AI 2012),多伦多,2012 年 5月 28 日至30日。
  • (ECOC)分类器:应用于多类分类ECOC法-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现纠错输出编码(ECOC)分类算法,用于处理多类别数据集的分类问题。适用于机器学习研究与应用。 用于多类分类的纠错输出代码(ECOC)提供了不同的实现方式,包括一对一、一对所有、密集随机及稀疏随机编码矩阵。此外,您还可以在多层感知器(MLP)神经网络和支持向量机(SVM)分类器之间进行选择。 使用该工具时,请按照以下步骤操作: 1. 打开Matlab。 2. 更改目录并运行“Demo.m”文件。 3. 演示中使用的Segment数据集仅用于展示代码的工作原理。在准备自己的数据集时,应采用相同的格式。 如需了解更多详细信息,请查看位于文件夹中的相关文档。 参考文献: - Nima Hatami:基于顺序码收缩的Thinned-ECOC集成方法。专家系统应用39(1): 936-947 (2012) - Giuliano Armano、Camelia Chira和Nima Hatami:使用拒绝选项进行可靠文本分类的二元学习器集合,海思(1): 2012, pp. 137-146 - Giuliano Armano、Camelia Chira和Nima Hatami相关研究工作
  • Java
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    本项目旨在提供一套简洁高效的Java类库,用于创建、操作和处理数学中的矩阵。其中包括加法、乘法等基本运算及行列式计算等功能。 在Java中表示矩阵可以用来创建任意阶数的N阶矩阵。
  • xishujuzhen.rar_
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    稀疏矩阵是指在矩阵中非零元素相对较少的情况。此资源包提供了关于如何存储、操作和计算稀疏矩阵的有效方法和技术,适用于节省内存并提高大规模数据处理效率的需求场景。 稀疏矩阵是指多数元素为零的矩阵。利用其“稀疏”特性进行存储和计算可以显著节省存储空间并提高计算效率。设计一个能够执行基本加减运算的稀疏矩阵操作器,其中稀疏矩阵采用三元组表示法,并且运算结果以常规数组形式以及三元组形式展示。
  • 十字链表详解及说明
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    本文章详细解析了稀疏矩阵在计算机科学中的应用,并深入探讨了其基于十字链表的数据结构实现方式和相关编码技巧。 本段落详细介绍了稀疏矩阵十字链表的代码及讲解内容,确保通俗易懂,并通过了测试,可以直接使用,方便大家学习。
  • 批处理算法用于-乘法(SpMM)_cuda__下载
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    本资源提供了一种针对稀疏矩阵-矩阵乘法操作优化的新批处理算法,并附带CUDA实现的源代码,适合高性能计算需求。 该库为 GPU 提供了高性能的批量稀疏矩阵乘法(SpMM)内核。目标矩阵很小,行数或列数仅为几十到几百个元素。这种操作在图卷积网络的应用中十分常见。有关 Batched SpMM 算法的具体信息可以在 Yusuke Nagasaka、Akira Nukada、Ryosuke Kojima 和 Satoshi Matsuoka 撰写的论文“用于加速图卷积网络的批量稀疏矩阵乘法”(发表于 2019 年 IEEE/ACM 集群、云和网格计算国际研讨会,拉纳卡,塞浦路斯)中找到。
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    稀疏矩阵数据集包含多种结构稀疏矩阵的数据文件,适用于测试和开发算法,特别是在线性代数计算领域。 稀疏矩阵计算器的C++代码用于中国石油大学《数据结构》课程设计项目,具备稀疏矩阵的加法、减法、乘法及转置功能,使用VC6.0开发环境可以直接运行。菜单可以根据具体要求进行修改和调整。
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    本教程介绍如何使用MATLAB将稀疏矩阵数据高效地保存到TXT文件中,适用于需要进行外部数据分析或与其他软件共享稀疏矩阵的应用场景。 如何将MATLAB中的稀疏矩阵导出到txt文件?在处理大规模数据或进行算法测试时,有时需要将稀疏矩阵保存为文本格式以便于查看或进一步的数据分析操作。这里提供一种简单的方法来实现这一需求:首先使用`spy`函数可视化稀疏模式以检查其结构;接着利用`full()`函数将其转换成完全形式(如果必要的话);最后通过调用`dlmwrite(filename.txt, sparse_matrix)`命令将矩阵写入到文本段落件中。注意,导出前请确保已创建适当的输出目录或指定完整路径名来避免可能的错误。 另外一种方法是使用MATLAB内置函数`sparse`和`full`结合自定义脚本实现更加灵活的数据保存方式,比如添加行列索引信息或者调整分隔符类型等。对于复杂需求,可以考虑编写专门用于导出稀疏矩阵到txt文件的功能模块或工具箱。 以上步骤可以帮助用户有效地管理和处理MATLAB中生成的大型稀疏数据集,并且能够方便地与其他软件进行交互和兼容性测试。
  • 在Matlab中随机
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    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB软件生成随机稀疏矩阵的方法和技巧,包括sparfunc函数的应用以及优化建议。适合需要处理大规模数据集的研究者参考学习。 只需提供稀疏矩阵的行数和列数以及非零元素的数量即可生成一个随机的稀疏矩阵。