机器学习数据集制作与划分MATLAB实现

uqHZau

.mat数据集制作

若整个数据集是一个.mat文件且最后一列数据时标签，则单独将决策变量和标签划分开，一个为ins，另一个为lab。

4 S* X  D6 _' h; n8 O2 N2 Q.mat数据集说明
数据集名称GLIOMA

GIOMA包含两个矩阵，一个是实例矩阵或者叫决策变量（ins），另一个是标签矩阵（lab）
+ @5 T8 J' G) B! x1 w4 f4 x$ ]7 y

# y: @$ b& v6 g2 j! {/ q
Ins矩阵大小50*4434，说明该GLIOMA数据集有50个实例（样本），有4434个特征，这50个实例（样本），每一个实例有一个对应的标签lab，标签就是类别。

打开Ins矩阵，有50行说明有50个实例（样本），有4434列说明有4434个特征（太多了显示不了），这里面的任意一个值（标量）叫做特征值，任意一列是特征向量（列向量），任意一行是实例向量（行向量）
5 K9 {+ A% B4 a# k; M: p6 s5 u


打开lab矩阵

  t! E* u% l8 J0 F% b

6 l& g" A# A5 ]* h$ u( h; \/ e  |" x有50个标签，标签就是类别（比如1代表幼儿，2代表青年，以此类推），可以看到这是一个具有4个类别的数据集。
! t& r7 S% a2 A
数据集划分为训练集和测试集代码
% N8 N1 S  c' F" u4 S$ P10折划分
说明：

• ①在代码目录下，新建文件夹dataset，将.mat数据集放入其中
• ②输入dataName是一个字符串，如数据集名称为GLIOMA.mat，则输入的dataName为 ‘GLIOMA’（不要加.mat）
• ③iter是算法运行的次数，运行第一次调用第一个随机划分的值，运行第i次调用第i次随机划分的值
• ④Indices是随机划分数据集的索引，iter = 1是生成，之后的则读取第一次生成的文件。
  

- s, ?: v& c" s
; W! G, X' p: }" B# D

• function [train_F,train_L,test_F,test_L] = DIVDATA10fold(dataName,iter)
• file = ['dataset/',dataName,'.mat'];
• load(file)
• fold = 10
• dataMat=ins;
• len=size(dataMat,1);
• maxV = max(dataMat);
• minV = min(dataMat);
• range = maxV-minV;
• newdataMat = (dataMat-repmat(minV,[len,1]))./(repmat(range,[len,1]));
• if mod(iter, 10) == 1
•     Indices   =  crossvalind('Kfold', length(lab), fold);
•     save Indices;
• else
•     load Indices;
• end
• site = find(Indices==iter);
• test_F = newdataMat(site,：）;
• test_L = lab(site);
• site2 = find(Indices~=iter);
• train_F = newdataMat(site2,：）;
• train_L =lab(site2);
• end
  

/ G% `% Y0 V3 x三七划分
% U$ T" d: B8 ?( c8 N. s( z) |三七划分和十折划分类似，只是少了个输入参数和全局变量

• function [train_F,train_L,test_F,test_L] = DIVDATA37(dataName)
• file = ['dataset/',dataName,'.mat'];
• load(file)
• 
  6 _& v& N" z) }# x7 b; q
• dataMat=ins;
• len=size(dataMat,1);
• %归一化
• 
  
• maxV = max(dataMat);
• minV = min(dataMat);
• range = maxV-minV;
• newdataMat = (dataMat-repmat(minV,[len,1]))./(repmat(range,[len,1]));
• 
  7 ]+ n  c3 K. T/ U$ B
• Indices   =  crossvalind('Kfold', length(lab), 10);
• site = find(Indices==1|Indices==2|Indices==3);
• test_F = newdataMat(site,：）;
• test_L = lab(site);
• site2 = find(Indices~=1&Indices~=2&Indices~=3);
• train_F = newdataMat(site2,：）;
• train_L =lab(site2);
• end
  * x" s7 ]' H. u6 C% x- ]

   
/ ^* Q0 k: V2 p) I

CCxiaom

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