[train_predict_label, train_accuracy, train_dec_values] =svmpredict(train_label, train_img_arr, model); % test the trainingdata %测试 test_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\shouxie\\pca_svm\\test\\%01d\\%01d.bmp'; test_count=10; test_count_per_num=100...
我们把数据分成了case和control两组,其中包含34个case和98个control,SVM模型预测case分组有5个错误,预测control分组有1个错误,预测错误的样本非常少,这即说明利用PCA技术对数据进行降维后的特征可以很好地区分样本种类,同时说明降维后的数据来训练SVM模型具有很高的预测准确率。于此同时,为了更加直观展示其预测准确率,我们...
cancer_testStd = stdScaler.transform(cancer_data_test) # why?? ## 建立SVM模型 svm = SVC().fit(cancer_trainStd,cancer_target_train) print('建立的SVM模型为:\n',svm) ## 预测训练集结果 cancer_target_pred = svm.predict(cancer_testStd) delta=cancer_target_test-cancer_target_pred print('...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一般SVM有下面三种: 硬间隔支持向量机(线性可分支持向量机):当训练数据线性可分时,可通过硬间隔最大...
主成分分析（principal component analysis ，PCA）通过提取高维度的人脸图像的主元，使得图像在低维度空间...
摘要:基于PCA 和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位。融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率。
在本文中,我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。 首先,让我们了解 PCA 和 SVM 是什么: 主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。
1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测,excel数据集,main是程序文件; 2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行; 3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中,实现多输入分类预测,可以实现二分类及多分类预测。 注:数据和文件放在一个文件夹 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM...
[:,:2]y=iris.target# Create an instance of SVM with a linear kernelC=1.0# SVM regularization parameterclf=svm.SVC(kernel='linear',C=C)# Train the SVM on the iris datasetclf.fit(X,y)# Plot the decision boundary# Code adapted from: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/...
首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。 PCA 主要 用于数据降维,对于一系列例子的特征组成的多维向量,多维向量里的某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有的例子中都为1,或者与1差距...