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。 📣 部分代码 %% 清空环境变量wa...
clc%% 导入数据%根据网站,总训练数据拆分成了train和val两部分[LabelOfAll,FeatureOfAll] = libsvmread('satimage.scale.txt');%总数据(4435):testing:2000/ tr:3104 / val:1331[LabelOfVal,FeatureOfVal] = libsvmread('satimage.scale.val.txt');% val数据[LabelOfTrain,FeatureOfTrain] = libsvmread(...
libsvm 使用:解压之后放到常用目录,然后设置路径,选择 matlab 文件夹运行 make.m 文件,编译成功即可使用 测试说明: 拷贝heart_scale 文件到当前目录 参数说明 -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR -t kernel...
1. 下载libsvm库 IBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,该包可在林教授的主页下载:https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 2. 设置路径 libsvm下载完成后,将其解压,放于matlab/toolbox目录下。打开matlab的设置路径,如下图所...
(1) Matlab 当前路径切换到 libsvm-3.22\matlab 下; (2) 命令窗口,输入 mex -setup 回车 点【mex -setup C++】选择编译器; 注:只要第一步编译器安装成功,这一步不会出现问题。 (3) 命令窗口,输入 make 回车 若提示拒绝访问错误,重新以管理员身份运行 Matlab; ...
libsvm参数实例 一点拓展 参考文献 支持向量机理论概述 核函数用于将支持向量机的点集合映射到更高维的空间,这样就可以将现有空间中的数据点实现用超平面的划分。 常用的核函数如下: 线性核函数: ; 多项式核函数: 径向基核函数: 两层感知器核函数: 二分类支持向量机 ...
libsvm是一个非常流行的用于支持向量机(SVM)的软件包,它具有训练和预测的功能,并且支持多种核函数。而Matlab作为一种强大的科学计算环境,也提供了丰富的工具和函数库来支持机器学习和模式识别的应用。将libsvm与Matlab结合起来,可以实现更加高效和便捷的SVM模型训练和预测。 1. 安装libsvm 我们需要在Matlab中安装lib...
要在MATLAB中配置libsvm,您需要按照以下步骤进行操作: 下载libsvm的源代码。您可以从libsvm官方网站(https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)上下载最新版本的libsvm。 解压下载的文件。您将获得一个名为libsvm-X.XX的文件夹,其中“X.XX”表示版本号。 进入MATLAB,并通过"cd"命令导航到libsvm文件夹...
LIBSVM 使用的一般步骤是: 1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集; 2) 对数据进行简单的缩放操作; 3) 考虑选用RBF 核函数; 4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g ; 5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型; 6) 利用获取的模型进行测试与预测。
将libsvm的路径添加到matlab中,需要对libsvm中的文件进行编译,因为libsvm的开源代码不是matlab,是C语言、C++写的,所以需要对其进行编译,才能在matlab中对libsvm中的文件进行调用。 1.进入libsvm 3.32中malab文件夹所在的路径下(否则会编译不成功),在命令行窗口输入命令 mex -setup,按下 Enter键 运行会得到如图所示...