此演示介绍了如何在Matlab中使用袋子功能和机器学习进行场景分类。这随着视频演示以及视频演示：//www.tatmou.com/videos/image-recognition-using-machine-learning-122900.html.
引用
Johanna Pingel（2021年）。使用机器学习演示的图像识别（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/62193-image-recognition-using-machine-learning-demo），matlab中央文件exchange。检索到。
评论和评级（12.）
Matlab释放兼容性
用R2016B创建
兼容任何释放
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux.标签
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我有类似的问题，如Ronny Guendel所描述的。我正在使用一个非常简单的案例，具有三组（类别）的植物图像。我每套大约有50张照片，并且没有“背景噪声”和分心的图像清晰。我得到了非常好的准确性（从90-98％），但它只会在验证期间预测其中一个类别。任何帮助都非常感谢！
我真的很喜欢简单的解释和明确的代码。但是，我有92％的验证准确性，而当我导出我的TROOVERASCLASSIFER时，我确实的精度低于25％的精度，驱使我坚果！所有来自同一个文件夹，因此精度应大致相同。
我认为通过导出模型出错了！
有人可以帮助我还是有类似的问题？
对于所有有TroundClassifier.requirevariables问题的所有人，仔细观察视频。她一次浏览每个代码块（运行和提前），但随后停止MIDWAY培训模型并将其导出到工作区。您收到错误的原因是您没有“TroundClassifier”，或者您已在错误的变量上培训模型。确保将其培训在'speimimagedata'不是'scenedata'上。您可以在工作区中打开Trowclassifier，如果您已正确完成，请参阅属性Resevariables。
希望这可以帮助。
我在这部分收到了错误
无法解析troughclassifier.requirevariables的名称。
Scene_Ictiveification中的错误（第54行）
testscenedata = Array2table（testscenendata，'variablenames'，troundclassifier.requiredvariables）;
下载的代码使用aliftalscenetype = aliftscenetype = test_set.labels;
但是视频中的代码使用实际级别键=分类（Repelem（{test_set.description}'，[test_set.count]，1））;
我收到以下错误
未定义的变量“trounclassifier”或类“trounclassifier.requirevariables”。
scene_identification中的错误（第100行）
testscenedata = Array2table（testscenendata，'variablenames'，troundclassifier.requiredvariables）;
还，
以下行在提供给我们的代码和您在视频中解释的代码不同
ActualScenetype = test_set.labels;
我收到以下错误
未定义的变量“trounclassifier”或类“trounclassifier.requirevariables”。
scene_identification中的错误（第100行）
testscenedata = Array2table（testscenendata，'variablenames'，troundclassifier.requiredvariables）;
此代码中存在错误至少两次。代替
%%创建视觉词汇表
Tic.
bag = bagoffeature（training_set，...
'词汇'，250，'指点'，'探测器'）;
scenedata = double（编码（袋，培训_set））;
TOC.
用
%%创建视觉词汇表
Tic.
bag = bagoffeature（imageset（training_set.files），...
'词汇'，250，'指点'，'探测器'）;
scenedata = double（编码（袋子，iconiageet（training_set.files））））;
TOC.