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...
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...
libsvm中实现多分类采用的是one-versus-one法,参照http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8498759。 整个流程的代码如下: clear;clc; % 训练样本数量10*500 train_count=10; train_count_per_num=500; % 能量 energy=90; train_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\...
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...
当把svm和pca用到人脸数据集分类上的时候,那可真是个奇妙的过程。就好比是让那个聪明的管家和神奇的魔法师一起合作,来给这些人脸数据安排各自的“房间”。有时候啊,这个分类的结果还挺让人意外的。比如说,有两个人脸数据,我瞅着觉得长得挺像的,可这svm和pca一分类,居然把它们分到了不同的类别里。我就纳闷了...
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。
Gabor+SVM:利用Gabor程序实现对人脸的特征提取,然后用SVM进行分类; 1 Gabor Gabor 特征提取算法可以在不同方向上描述局部人脸特征,对光照、遮挡以及表情变换等情况具有较强的鲁棒性,即Gabor算法在异常和危险情况下具有较强的系统生存的能力。 1.1 一维Gabor核: ...
）摘要：针对工厂流水线零件的自动分拣，提出一种基于分块主成分分析和支持向量机（分块ＰＣＡ ＳＶＭ）算法的零件识别分类系统。针对用ＰＣＡ算法提取特征受外界噪声及光照环境影响较大的问题，本系统运用分块ＰＣＡ算法，能够有效地抽取图像局部特征，进而提高识别率；采用基于高斯核函数的ＳＶＭ（支持向量机）对...
上节我们看到自编码网络额隐含层可以用于原始数据的降维(其实也可以升维,不过把隐含层的单元设置的比输入维度还要多),换而言之就是特征学习,那么学习到的这些特征就可以用于分类了,本节主要试验下这些特征用于分类的效果。 先以最简单的三层自编码网络为例,先训练自编码网络,在得到编码权值矩阵后,在后接SVM分类器,...
SVM是一个两类分类器, 而大多数实际分类问题都是多类分类问题, 那么就需要利用SVM这个二分类器去实现一个多类问题的分类。本文人脸识别程序中, 采用的是一对一的投票策略, 即在任意两类样本之间设计一个SVM分类器,分类为得票最多的类。 2 MATLAB工具软件 ...