DT算法是一种基于决策树的分类算法,它能够根据数据的特征进行分裂,并且通过构建树结构来进行分类预测。在多特征数据分类预测中,我们可以利用DT算法来构建多叉树,并且通过选择合适的分裂特征来进行分类预测,从而实现数据的分类预测。 综上所述,基于PSO-NN、SVM、KNN、DT等算法实现多特征数据的分类预测是一个非常重要的...
DT算法是一种基于决策树的分类算法,它能够根据数据的特征进行分裂,并且通过构建树结构来进行分类预测。在多特征数据分类预测中,我们可以利用DT算法来构建多叉树,并且通过选择合适的分裂特征来进行分类预测,从而实现数据的分类预测。 综上所述,基于PSO-NN、SVM、KNN、DT等算法实现多特征数据的分类预测是一个非常重要的...
基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归and分类 matlab代码,推荐 2018B 版本及以上(有混淆矩阵存在),仅支持 Windows 64位系统
支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件...
利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO—SVM的输入样本进行训练和测试。仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值。关键词:电能质量扰动;SVM分类器;PSO;复小波变换;电能质量监测中图分类号:TM...
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测,PSO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数...
1.算法描述 SVM 是有监督的学习模型,我们需要事先对数据打上分类标签,通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题,可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类...
PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab)1.输入多个特征,分四类2.运行版本2018b及以上所有程序经过验证,保证原始程序有效运行。ID:2229695080756287
粒子群算法PSO优化SVM做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,混淆矩阵图具体效果如下所示。 。ID:5730685086746827
理工学院陕西汉中723001)【摘要】提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出改进PSO算法,该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择,对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类...