Pequeno executável que implementa e calcula a taxa de acertos do algoritmo K-NN com a metodologia de validação cruzada K-FOLD e normalização de dados com o algoritmo Z-SCORE.
Neste arquivo você encontrará instruções para instalação e também tecnologias utilizadas nesta aplicação.
Siga estas instruções para ter uma cópia do projeto funcionando em seu computador.
O que você precisará:
IDE Eclipse
Maven
JDK
Siga os passos a seguir para rodar esta aplicação em seu computador.
Caso não esteja interessado no desenvolvimento, vá para a página Releases e baixe o compilado para executar.
Faça o download, use uma ferramente Git ou a própria IDE Eclipse para clonar este repositório:
No Eclipse, vá em File → Import → Git → Projects from Git → Clone URI.
Informe a URI e clique em Next → Next → Next → Import as general project → Next → Finish.
No Eclipse, com o botão direito sobre o projeto, vá em Configure → Convert to Maven Project
Execute o projeto como uma aplicação Java:
No Eclipse, com o botão direito sobre o projeto, vá em Run As → Java Application
Primeiro informe o Nome do arquivo com amostras:. Este deve ser um arquivo texto com o seguinte padrão:
3 4
1.0 1.4 1.3 2.0 1
4.5 1.1 0.9 2.1 2
9.9 8.0 7.0 6.0 3
A primeira linha contém apenas 2 valores: a quantidade de amostras (N) e o número de atributos (D) de cada amostra. Cada uma das N linhas seguintes representa uma amostra com seus D atributos e mais um valor numérico inteiro que representa a classificação daquela amostra.
Depois, informe o Número de partições (K-FOLD):. Seu conjunto de amostras será dividido nesta quantidade de conjuntos para aplicar a metodologia cruzada.
Informe o Número de vizinhos (K-NN): desejado para o cálculo do algoritmo de reconhecimento de padrões.
Responda com true ou false se deseja Normalizar dados (Z-SCORE): e Aleatorizar amostras:.
O programa mostrará a taxa de erro do algoritmo para os dados e opções escolhidas.
Distribua este projeto como um arquivo *.jar para rodá-lo em um computador com JRE:
No Eclipse, com o botão direito sobre o projeto, vá em Export → Java → JAR file
Este projeto está licenciado sob a MIT License - leia LICENSE.md para mais detalhes.