c4.5 in java

الأمر سهل جداً

هل تريد استخدام الخوارزمية لأجل الخوارزمية أم تريد أن تضعها في برنامج؟

تحياتي

السلام عليكم

جزاكم الله خيرا أيها الأخوة الكرام

انا هشرح الموضوع من الاول خالص

اولا ده مشروع التخرج و اسمه recogntion of facial expressions

منقسم لثلاث مراحل

1-features extraction

و هنا بياخد الصورة و يستخلص منها المميزات الازمة و المميزات دية بتكون عبارة عن برده صور متقطعة من الصورة الأصلية زى الجبهة , الخدين و الحواجب إلخ

تانى مرحلة و هيا c4.5

وهوه انه ياخد المميزات إلا طلعت من أول مرحلة و يبدأ يعمل rules و دية المشكلة بالنسبة لينا

3- neural network

عشان يعمل classification based on rules generated from c4.5

فالمشكلة كلها فى المرحلة التانية و هيا كيفية generate rules from features

أرجو المساعدة و جزاكم الله خيرا

generate rules from features استخدم weka او روزيتا .. يوجد برامج كثيره لاجل عمل القواعد

( HASSAN ) كتب:

generate rules from features استخدم weka او روزيتا .. يوجد برامج كثيره لاجل عمل القواعد

مشكور أخى الكريم على الإهتمام

بس ياريت مثال بإستخدام أى أداة علما بأن هذه المميزات عبارة عن صور متقطعة من الصورة الأصلية زى الجبهة , الخدين و الحواجب إلخ فكيف يمكن الحصول على القواعد من هذه الصور

مشكور مقدما

ياريت إلا يعرف يرد بسرعة

هل قمت بعمل إنشاء لقاعدة البيانات الخاصة بك dataset

كل ما عليك هو تحويلها إلى ARFF

وتشغيل الـ classiffier المطلوب

اطلع على هذا الرابط لمعلومات أكثر

http://weka.wikispaces.com/Primer

لم أعمل على c4.5 مع weka لكني عملت مع svm

لو أشكل عليك شيء ضع الشيفرة ولنرى إن كان بإمكاني المساعدة

تحياتي

علاء الصالحي كتب:

هل قمت بعمل إنشاء لقاعدة البيانات الخاصة بك dataset

كل ما عليك هو تحويلها إلى ARFF

وتشغيل الـ classiffier المطلوب

اطلع على هذا الرابط لمعلومات أكثر

http://weka.wikispaces.com/Primer

لم أعمل على c4.5 مع weka لكني عملت مع svm

لو أشكل عليك شيء ضع الشيفرة ولنرى إن كان بإمكاني المساعدة

تحياتي

شكرا أخى علاء على الإهتمام

طب أزاى أحول الصور إلا فى قاعدة البيانات إلا هستخدمهم فى مرحلة training لصيغة ARFF

جزاك الله خيرا

هل ستستخدم النقاط pixcels في الصورة كخصائض features لعملية التصنيف classfication؟ (غير منصوح بها في حال c4.5 لأنها ستعطيك نتائج بالاعتماد على نقاط غير مهمة في الصورة)

أم ستستخرج منها بعض الخصائص مثل الملمس texture وآخرين؟

أم ستقوم باستخدام أحد طرق تقليص الخصائص المشهورة مثل PCA و fourier transformation؟

خيارك ما بين الثانية والثالثة على حسب التطبيق الذي تعمل عليه

على كل قم بما تراه مناسباً لك

بعد أن تنتهي من ذلك ملف arff يوجد وصفه تحت Basic concepts في الموقع الذي أعطيتك اياه سابقاً

بالمناسبة هناك طريقة لاحظتها وأنا أراجع الموقع للتأكد من أني لم أعطيك موقعاً خطأ وهي converters.CSVLoader جربها وضع الشيفرة

الصراحة أني لم أجربها من قبل وكنت أحول القاعدة بيدي وهي عملية سهلة لو قرأت الموضع الذي أخبرتك به

تحياتي

علاء الصالحي كتب:

هل ستستخدم النقاط pixcels في الصورة كخصائض features لعملية التصنيف classfication؟ (غير منصوح بها في حال c4.5 لأنها ستعطيك نتائج بالاعتماد على نقاط غير مهمة في الصورة)

أم ستستخرج منها بعض الخصائص مثل الملمس texture وآخرين؟

أم ستقوم باستخدام أحد طرق تقليص الخصائص المشهورة مثل PCA و fourier transformation؟

خيارك ما بين الثانية والثالثة على حسب التطبيق الذي تعمل عليه

على كل قم بما تراه مناسباً لك

بعد أن تنتهي من ذلك ملف arff يوجد وصفه تحت Basic concepts في الموقع الذي أعطيتك اياه سابقاً

بالمناسبة هناك طريقة لاحظتها وأنا أراجع الموقع للتأكد من أني لم أعطيك موقعاً خطأ وهي converters.CSVLoader جربها وضع الشيفرة

الصراحة أني لم أجربها من قبل وكنت أحول القاعدة بيدي وهي عملية سهلة لو قرأت الموضع الذي أخبرتك به

تحياتي

مشكور أخى علاء على هذا الجهد و ربنا يجعله فى ميزان حسانتك

أولا الصور إلا هتكون فى قاعدة البيانات features تم استخلاصها من الصور الأصلية

ثانيا انا وجدت كود ماتلاب بيحول هذه الصور (features ) إلى صيغة arff لكى تدخل إلى c4.5

how neural network make classification to the rules generated from c4.5 ?

و هل من الممكن الإستغناء عن c4.5 و إستخدام neural لعمل classifciation لل features مباشرة ؟؟

بالنسبة للسؤال الأول لم أسمع عن هذا من قبل

ولا أتوقع بأنه موجود (أتكلم هنا عن استخدام الشبكات العصبية على نتائج شجرة القرارات) لكني غير متأكد من ذلك

بالنسبة للسؤال الثاني لا مشكلة الشبكات العصبية يمكن استخدامها مباشرة

تحياتي

نعم مثل ما قال اخوي علاء يمكن استخدام الشبكات العصبونيه مباشره ..فعلا لماذا كل هذا الالتفاف المزعج ؟ لماذا لا تستخدم ال NN مباشره ؟ وترتاح من كل هذا الازعاج

مشكورين أخوتى الكرام و جزاكم الله كل خير

ولكن انا جربت اتعامل مع الصور مباشرة و لكن وجدت مشكلة

now the number of input neurons will equal to the number of pixels multiplies by 3 if using " RGB images " then the efficiency of neural network is not good when number of input neurons increase so how to make data reduction for input images to obtain the least number of input neurons without loss any of its important data

the second problem : is the number of input neural will be fixed or variable ?

الكتابة بالعربي من فضلك

تحياتي

لما أتعامل مباشرة مع features إلى هى عبارة عن صور فإن عدد neurons أو objects فى طبقة الدخل سيكون مساوى لعدد pixels مضروب فى 3 لو هستخدم rgb image و لكل neuron سواء فى طبقة الدخل أو المعالجة او الخرج هيعمل object و بلتالى حجم heap سوف يكون أقل من عدد objects فأنا أريد طريقة تقلل الداتا للصور من غير متفقد أى داتا مؤثرة فيها و انا وجدت طريقة اليوم و هيا fast fourier transform و ياريت لو حضرتك عارف طرق أحسن عرفنى

اقتباس

أم ستقوم باستخدام أحد طرق تقليص الخصائص المشهورة مثل PCA و fourier transformation؟

هذا اقتباس من رد سابق لي

هناك SVD و ICA و DCT و DST و HAAR transformation

على كل لست خبير في من أفضل من من في هذه التحويلات

لكن جرب وانظر ما هي الطريقة التي تعطيك أكثر تفرقة discrimination بين الخصائص features في عينة التعليم sample dataset

جرب أيضاً استخراج الكثير من الخصائص من الصورة وجرب عليها الطرق نفسها

في النهاية هذه الطرف ستعطيك مجموعة جديدة من الخصائص تساوي أو تكون أقل في العدد من المجموعة الأصلية

وجرب بعد ذلك على NN ثم بعد ذلك استخدم أفضل طريقة موجودة

تحياتي

علاء الصالحي كتب:

هذا اقتباس من رد سابق لي

هناك SVD و ICA و DCT و DST و HAAR transformation

على كل لست خبير في من أفضل من من في هذه التحويلات

لكن جرب وانظر ما هي الطريقة التي تعطيك أكثر تفرقة discrimination بين الخصائص features في عينة التعليم sample dataset

جرب أيضاً استخراج الكثير من الخصائص من الصورة وجرب عليها الطرق نفسها

في النهاية هذه الطرف ستعطيك مجموعة جديدة من الخصائص تساوي أو تكون أقل في العدد من المجموعة الأصلية

وجرب بعد ذلك على NN ثم بعد ذلك استخدم أفضل طريقة موجودة

تحياتي

انا بالفعل حصلت على dct و haar transform بإستخدام مكتبة jtransform ووجدت انهم يعطوا نفس العدد و أكثر كمان من عدد pixels الصورة الأصلية وبالتالى فالمشكلة مازالت قائمة و انا أريد ان احصل على عدد من المميزات من خرج dct يعنى مثلا dc component و قيم أخرى لكى تدخل على النيورال فلو حضرتك تعرف ايه القم إلا استخلاصها من خرج dct عرفنى ومشكور أيها الأخ الكريم على كل هذا الإهتمام و المساعدة و جزاكم الله خيرا

لا أعلم تفاصيل عن هذين النوعين

سأحاول القراءة وأوافيك عن الموضوع

تحياتي