根据公式1可知,那么SVM支持向量机的分类超平面可以表示为如下公式: 然后通过公式2进行求解,可以得到SVM支持向量机的参数参数w和b的最优解: 在实际情况中,多数的数据属于非线性数据,那么采用上述的线性可分SVM支持向量机则无法实现数据分类,因此需要建立一个非线性的SVM支持向量机来实现数据分类。非线性可分SVM,其通过...
[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,....
1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、...
DBN-SVM基于深度置信网络-支持向量机的数据分类预测,多特征输入多分类模型,Matlab语言。1.多特征输入单输出,利用DBN进行特征提取,将提取后的特征放入SVM进行分类实现组合预测。2.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,附赠测试数据,可直接运行。多特征输入单输出的二分
基于支持向量机SVM的数据分类预测,SVM分类预测,多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56YlJtq SVM分类http
MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测,优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 程序设计 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换; 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测获取...
思路是先基于核支持向量机(SVM)算法开发一个能够根据图片内容进行分类的脚本,所用到的数据集可以是当前公开的分类图片数据集,也可以是自行从网络上爬取的。除了算法实现,为了便于展示和训练,我们利用MATLAB的APP设计工具开发一个GUI系统界面,能够满足我们选择模型、图片、文件夹路径的需求,初始界面如上图所示。另外由于...
简介:【SVM分类】基于蜣螂优化算法DBO优化支持向量机SVM实现数据分类附matlab的代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇
3.6.7 基于SVM的MATLAB实现1.建立模型流程图基于SVM的数据分类设计流程如图3-16所示。图3-16 基于SVM的数据分类设计流程2.数据预处理对训练集和测试集进行归一化预处理,采用[0,1]区间归一化。3.训练和预测以下是MATLAB中LibSVM工具箱中自带的SVM训练和预测的语句。
2 仿真代码 %基于SVM的iris数据辨识clear;clc;A=load('irisdata.txt'); %导入数据data = A(:,1:4); %1—4列数据是鸢尾花的4个特征:花萼和花瓣的长度和宽度labels = A(:,5); %最后一列是属性标签。1代表山鸢尾(iris-s...