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...
支持向量机支持向量机(SVM)是一种用于两组分类问题的有监督机器学习模型,在为每个类别提供一组带标签的训练数据后,他们能够对新的测试数据进行分类。 支持向量机基于最大化间隔的平面对数据进行分类,决策边界是直的。支持向量机是一种很好的图像分类算法,实验结果表明,支持向量机在经过 3-4 轮相关优化后,其搜索精...
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\\...
训练SVM分类器一旦我们完成了降维,就开始分类了。首先,我们将训练SVM分类模型。我们使用GridSearchCV,这是一个库函数,它是一种调整超参数的方法,它将系统地为网格中指定的算法参数的每个组合建立和评估模型,并在最佳估计量,参数在参数网格中给出:print("Fitting the classifier to the training set")...
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...
SVM的简单介绍 支持向量机通过找到划分变量的超平面来对二分类数据进行预测,实现的算法有(核函数改造软间隔支持向量)非线性支持向量机算法和SMO。 基于sklearn.svm的SVC函数实现支持向量机预测的步骤为: 数据加载、划分 -> 标准化 -> 建立模型 -> 预测结果 ...
kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) 用训练好的SVM分类器预测 In [16] # 下面用训练好的分类器进行预测 print("Predicting people's names on the test set") # 在测试集中预测人们的名字 t0 = time() y_pred = clf...
一种基于特征优化和最小二乘支持向量机(LS-SVM) 技术的棉田杂草识别方法,其识别率为95.8%。然 而,现有研究在识别叶片时存在特征参数获取复杂、 训练样本数据量大和准确率低的问题,如何有效地进 行分类和识别,提高植物叶片的识别能力还需要进一 步研究。
最后，采用最近邻法分类器基于欧几里得距离进行人脸分类。实验显示，基于PCA的人脸识别系统具有高识别率和鲁棒性，证明了算法研究意义。关键词：人脸识别、PCA算法、奇异值分解定理、欧几里得距离 随着社会科技进步，人脸识别成为热点研究领域。技术发展和应用价值推动了人脸识别技术研究，但关键难点如复杂条件下的...