clear all;
clc;
addpath('../Utils/');
path = {
'../Datasets/iris.txt',
'../Datasets/bre.txt',
'../Datasets/pcv.txt',
'../Datasets/dia.txt'
};
xlabels = {
'Sepal Length (cm)',
'Clump Thickness',
'pelvic incidence',
'Age of patient at time of operation'
};
ylabels = {
'Sepal Width (cm)',
'Uniformity of Cell Size',
'pelvic tilt',
'Patients year of operation'
};
fileNames = {
'iris_dmc_superficie',
'bre_dmc_superficie',
'pcv_dmc_superficie',
'dia_dmc_superficie'
};
legends = {
{
'Iris Setosa',
'Iris Versicolour',
'Iris Virginica'
},
{
'Benign',
'Malignant'
},
{
'Normal',
'Disk Hernia',
'Spondylolisthesis'
},
{
'Survived 5 years or longer',
'Died within 5 year'
}
};
titulos = {
'Superficie DMC-IRIS',
'Superficie DMC-BRE',
'Superficie DMC-PCV',
'Superficie DMC-DIA'
};
%%% Percentuais de divisão da base
percentuais.treino = 80;
percentuais.testes = 20;
percentuais.validacao = 0;
for( i_base = 1 : size(path, 1) )
ds = DataSet(path{i_base});
ds.normalizeRange([0 1]);
baseDividida = ds.dividirBaseDeDados(percentuais);
params.attr = baseDividida.atributosTreino(:, [1 2]);
params.labels = baseDividida.rotulosTreino;
%%% Treinamento
dmc = DMC(params);
superficie( baseDividida.atributosTreino(:, [1 2]), ds.atributos, ds.rotulos, [1 2], dmc, titulos{i_base}, legends{i_base}, xlabels{i_base}, ylabels{i_base}, fileNames{i_base} );
end
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scriptDMC.m 1KB gle regressao.data 3KB regressao.gle 250B regressao.eps 117KB calcularSaida.m 210B DMC.m 312B scriptSuperficieDMC.m 2KB fig 
breknnsuperficie.png 12KB diaolamsuperficie.png 20KB irisknnsuperficie.png 15KB irisolamsuperficie.png 15KB diadmcsuperficie.png 19KB diaknnsuperficie.png 20KB breolamsuperficie.png 12KB pcvknnsuperficie.png 19KB pcvdmcsuperficie.png 19KB irisdmcsuperficie.png 14KB bredmcsuperficie.png 13KB pcvolamsuperficie.png 19KB eyeolamsuperficie.png 69KB
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