Kotlin OpenCV 机器学习70 DTrees 梯度提升树

1 OpenCV 机器学习算法

算法	适用场景	优点	缺点
支持向量机 (SVM)	分类问题 回归问题 异常检测	在高维空间中有效 在数据维度大于样本数量时仍然有效 使用不同的核函数可以解决各种非线性问题	对大规模数据集计算成本高 需要仔细调参 对特征缩放敏感
决策树 (Decision Trees)	分类和回归问题 特征重要性分析	易于理解和解释 可处理数值型和类别型数据 不需要数据归一化	容易过拟合,特别是树很深时 可能创建有偏差的树,如果某些类别占主导地位
随机森林 (Random Forests)	分类和回归问题 特征选择	减少过拟合风险 对异常值不敏感 可以处理高维数据	对于非常高维的稀疏数据可能表现不佳 模型解释性较差
梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)	分类和回归问题 特征重要性排序	通常性能优于其他机器学习算法 可以处理不同类型的特征 可以自动处理特征交互	容易过拟合,需要仔细调参 训练时间可能较长
K-最近邻 (K-Nearest Neighbors)	分类和回归问题 推荐系统	简单易实现 不需要训练过程 适用于多分类问题	计算成本高,特别是对大数据集 对异常值敏感 需要大量内存来存储训练数据
朴素贝叶斯 (Naive Bayes)	文本分类 垃圾邮件检测 情感分析	对小数据集效果好 可处理多类别问题 训练速度快	假设特征间独立,实际可能不成立 对数据分布敏感

2 OpenCV 深度学习算法

算法	适用场景	优点	缺点
卷积神经网络 (CNN)	图像分类 物体检测 图像分割	自动学习特征 参数共享减少了模型大小 适合处理具有空间结构的数据	需要大量标注数据 计算资源需求高 黑盒模型,解释性差
循环神经网络 (RNN) / 长短期记忆网络 (LSTM)	序列数据处理 自然语言处理 时间序列预测	可以处理变长序列 能捕捉长期依赖关系 适合处理时序数据	训练困难(梯度消失/爆炸问题) 计算速度较慢 难以并行化
深度神经网络 (DNN)	复杂非线性映射 特征学习 大规模数据集	可以学习高度非线性的关系 可以自动学习特征 适用于大规模数据	需要大量数据和计算资源 调参复杂 容易过拟合

3 OpenCV 无监督学习算法

算法	适用场景	优点	缺点
K-均值聚类 (K-Means Clustering)	数据分组 图像分割 异常检测	简单易实现 可扩展到大数据集 收敛速度快	需要预先指定簇的数量 对初始质心选择敏感 不适合处理非凸形状的簇
主成分分析 (PCA)	降维 特征提取 数据压缩	可以减少数据的维度 去除数据中的噪声 可以用于可视化高维数据	只能捕捉线性关系 可能丢失有用信息 结果难以解释

4 Kotlin 梯度提升树

Kotlin OpenCV 代码

package com.xu.com.xu.mlimport cn.hutool.core.util.CharsetUtil
import cn.hutool.extra.compress.CompressUtil
import org.opencv.core.Core
import org.opencv.core.CvType
import org.opencv.core.Mat
import org.opencv.core.Size
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs
import org.opencv.imgproc.Imgproc
import org.opencv.ml.DTrees
import org.opencv.ml.Ml
import java.io.File
import java.util.*object Train {init {val os = System.getProperty("os.name")val type = System.getProperty("sun.arch.data.model")if (os.uppercase(Locale.getDefault()).contains("WINDOWS")) {val lib = if (type.endsWith("64")) {File("lib\\opencv-4.9\\x64\\" + System.mapLibraryName(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME))} else {File("lib\\opencv-4.9\\x86\\" + System.mapLibraryName(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME))}System.load(lib.absolutePath)}println(Core.VERSION)}@JvmStaticfun main(args: Array<String>) {val (trainImages, trainLabels) = load("lib/data/image/train/")val (testImages, testLabels) = load("lib/data/image/predict/")// 梯度提升树val model = DTrees.create()model.maxDepth = 20model.minSampleCount = 2model.useSurrogates = falsemodel.cvFolds = 0model.use1SERule = falsemodel.truncatePrunedTree = falsemodel.regressionAccuracy = 0.01f// 转换为OpenCV的Mat格式val trainImagesData = Mat(trainImages.size, 784, CvType.CV_32F)trainImages.forEachIndexed { index, floatArray ->trainImagesData.put(index, 0, floatArray)}val trainLabelsData = Mat(trainLabels.size, 1, CvType.CV_32S)trainLabelsData.put(0, 0, trainLabels.toIntArray())// 训练模型model.train(trainImagesData, Ml.ROW_SAMPLE, trainLabelsData)model.save("lib/data/image/ml/DTrees.xml")// 评估训练集准确率val train = accuracy(model, trainImages, trainLabels)println("训练集准确率: $train")// 评估测试集准确率val test = accuracy(model, testImages, testLabels)println("测试集准确率: $test")}/*** 加载数据*/private fun load(path: String): Pair<List<FloatArray>, List<Int>> {val images = mutableListOf<FloatArray>()val labels = mutableListOf<Int>()for (i in 0..9) {val dir = File("$path/$i")dir.listFiles()?.forEach { file ->val img = Imgcodecs.imread(file.absolutePath, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE)if (!img.empty()) {Imgproc.resize(img, img, Size(28.0, 28.0))val array = ByteArray(784)img.get(0, 0, array)images.add(array.map { it / 255.0f }.toFloatArray())labels.add(i)}}}return Pair(images, labels)}/*** 计算准确率*/private fun accuracy(model: DTrees, images: List<FloatArray>, labels: List<Int>): Double {var correct = 0images.forEachIndexed { index, image ->val sample = Mat(1, 784, CvType.CV_32F)sample.put(0, 0, image)val response = model.predict(sample)if (response.toInt() == labels[index]) {correct++}}return correct.toDouble() / images.size * 100}private fun unzip() {// 解压训练图片CompressUtil.createExtractor(CharsetUtil.defaultCharset(),File("lib/data/image/train.7z")).extract(File("lib/data/image/train/"))// 解压测试图片CompressUtil.createExtractor(CharsetUtil.defaultCharset(),File("lib/data/image/predict.7z")).extract(File("lib/data/image/predict/"))}}

5 Kotlin 梯度提升树 训练结果

4.9.0
训练集准确率: 98.19333333333333
测试集准确率: 84.54