Programa de classificação de padrão.

Pattern Classification Program é um programa de aprendizagem de máquinas para classificação de padrões.
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Programa de classificação de padrão. Classificação e resumo

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Programa de classificação de padrão. Descrição

Programa de classificação de padrão é um programa de aprendizagem de máquina para classificação de padrões. O programa de classificação de padrões é um programa de aprendizado de máquina de código aberto para classificação supervisionada e não supervisionada de padrões (vetores de medições). Programa de classificação de padrões implementa os seguintes algoritmos e métodos: · K-meios de agrupamento · Discriminante linear de Fisher · Dimension Redução utilizando a decomposição do valor singular · Análise principal do componente · Seleção do subconjunto do recurso · Estimação de erro de Bayes · Classificadores paramétricos (linear e quadrático) · mínimos quadrados (Pseudo-invertido) Discriminante linear · K-Neighbor mais próximo · Redes Neurais (Perceptron multi-camada) · Algoritmo de máquinas de suporte · Validação cruzada · Bagging (Committe) Classificação O programa suporta processamento interativo e em lote. Os comandos são emitidos por meio de um sistema de menu orientado por teclado no modo interativo ou em um arquivo em lote no modo Batch. É um executável binário e não precisa de nenhum ambiente de tempo de execução especial. O PCP usa arquivos de texto delimitados por tabulação para dados de entrada. Os resultados são exibidos na tela e salvos em arquivos de texto.pcp são executados em sistemas operacionais Linux e Windows (sob o ambiente Cygwin), em CPUs de arquitetura i386, como Intel Pentium ou AMD Athlon. O PCP foi desenvolvido e testado na distribuição RedHat Linux 9.0. Também foi testado no SUSE Linux 9.1 e Fedora Core 2 e verificado para executar no Knoppix 3.7 e Windows XP.O que é novo nesta versão: · Esta versão suporta a seleção do modelo para o kernel SVM linear e uma opção para construir transformações SVD usando treinamento e testam dados (em oposição a apenas dados de treinamento). · P-erros agora são relatados na seleção do modelo SVM. · O processo de construção foi simplificado.


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