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example_logisticregression_kmeanstest.cpp
1 
25 #include <iostream>
26 #include <Pds/Ra>
27 #include <Pds/Ml>
28 
29 
30 int main(void)
31 {
32  Pds::Octave::XLabel="x_1";
33  Pds::Octave::YLabel="x_2";
34  Pds::Octave::XLimits=true;
35  Pds::Octave::YLimits=true;
36 
37  // Generating data
40  Pds::Matrix X;
41  Pds::Vector Y;
42  unsigned int L=1000;
44 
45  Pds::Octave::Plot::PointsX2DY(X,Y,"testando.m","example_logisticregression_kmeanstest_y.png");
46 
47  Pds::Vector W;
48  Pds::Vector Yp;
49 
50  Pds::IterationConf Conf;
51 
52  // Create W using training data
54  W.T().Print("W:\n");
55 
57  Pds::Octave::Plot::PointsX2DYW(X,Yp,W,"testando.m","example_logisticregression_kmeanstest_yp.png");
58 
59  std::cout<<"Accuracy: "<<Pds::Accuracy(Y,Yp)<<"\n";
60 
61  return 0;
62 }
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
void LoadDataBand(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por mas de una curva.
Pds::Vector Classify(const Pds::Vector &W, const Pds::Matrix &X)
Calculo del resultado del clasificador.
Pds::Vector FittingKmeansLogitMeanSquare(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, double Delta)

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