%% SVM测试样本分类 [predict_label,accuracy] = svmpredict(test_labels,test_values,model); % 打印测试集分类准确率 total = length(test_labels); %% the number of label right = sum(predict_label == test_labels); %% find the accurate number of labels;如果预测的标签和给定的标签是一致的,那么r...
[Predict2{i},error2] = svmpredict([1;1;1;1;1;1;1],Xn2{i},model{i}); end %用北京的数据进行显示预测结果 Year2=[2011,2012,2013,2014,2015,2016,2018]; K=1;%设置不同的K,选择显示不同的城市 ... for i = 1:31 figure; subplot(211); plot(Year,dn{i},'bs','LineWidth',1,....
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现) 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述参考文献: 基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一… 依然 kNN 算法的 SQL 实现 ...
title('31个城市训练数据的RMSE误差值'); %使用训练模型进行预测 %输入2017年到2020的X变量作为采集数据 %从excel中没提供这个数据集,所以需要这里先用模拟的数据。这里采用拟合法,得到未来几年大概的X值 for i = 1:31%31个城市 tmps1 = Xn{i}; for j = 1:24 tmps2 = tmps1(:,j); X = [Year'...
机器学习技术的发展为土壤分类提供了新的思路。机器学习是一种计算机算法,能够从数据中自动学习知识并预测未知数据。支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,以其强大的分类能力和较高的精度而闻名。近年来,基于 SVM 的土壤分类方法得到了广泛应用,取得了良好的效果。
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的数据分类预测是一种常用的机器学习方法,用于将数据划分为不同的类别。在这里,我将介绍基于libsvm库实现SVM分类的基本步骤。 数据准备:首先,准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含已标记的样本,...
基于支持向量机结合Adaboost的数据分类预测,可以提高分类效果和训练速度。libsvm是一个常用的SVM库,可以快速地训练SVM模型。Adaboost算法可以将多个SVM分类器组合成一个强分类器,提高分类的准确率。在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的核函数和参数调节方式,对模型进行调整和优化。
libsvm是一个常用的SVM库,提供了多种编程语言的接口,如C++, Java, Python等。通过调用相应的接口函数,可以方便地实现SVM分类任务,并进行模型训练和预测。 ⛄ 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据...
思路是对之前一段时间的高、低、收数据用matlab自带的svmtrain函数进行二分类,从而预测下一根bar的涨跌。另外,我加上了双均线系统进行过滤。 源代码如下: function svm(lags1,lags2,freq,shareNum) %---策略初始化与是否日内平仓---% % traderDailyCloseTime(145000); targetList = ...