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基于MATLAB的CNN-SVM多特征分类预测（含完整源码及数据）

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简介：
本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现图像或信号的多特征高效分类预测，并提供完整代码和实验数据。 MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）。数据为包含12个输入特征的多类别分类问题，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。

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  • 基于MATLAB的CNN-SVM多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现图像或信号的多特征高效分类预测，并提供完整代码和实验数据。 MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）。数据为包含12个输入特征的多类别分类问题，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SVM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法进行多特征分类与预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适合机器学习研究与应用。 MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）：数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM网络多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合CNN与LSTM模型进行多特征分类预测，提供完整的代码和数据集，适用于深度学习研究和应用。 MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）。数据包含15个输入特征，并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到文件中解决此问题。运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN卷积神经网络多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现CNN模型，用于多特征分类预测，并提供完整的源代码和数据集，方便学习与研究。 使用MATLAB实现CNN卷积神经网络进行多特征分类预测的数据集包含15个输入特征，并分为四类。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本，CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层。
     
  • 基于MATLAB的MLP多层感知机多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种基于MLP（多层感知机）的算法模型，用于处理和分析复杂的数据集，并进行高效的多特征分类与预测。提供完整的源代码以及相关测试数据，便于学习与实践。 MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据包含多个特征进行分类，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSTM-Attention与LSTM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了结合注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-Attention)和传统LSTM模型，用于多特征的数据分类与预测，并提供完整的代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）： 1. 实现了LSTM-Attention及标准LSTM的分类预测。 2. 包括注意力机制下的Attention-LSTM分类预测功能。 3. 使用Matlab编写，能够生成分类效果图以及混淆矩阵图。 4. 支持多特征输入单输出的二分类和多分类模型。程序内注释详细，只需替换数据即可运行。 5. 运行环境为MATLAB 2020及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现PSO-SVM算法，结合粒子群优化技术提升支持向量机性能，有效进行多特征分类与预测。提供完整源代码和数据集供参考学习。 使用MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测的完整源码和数据适用于输入15个特征、分为四类的数据集。如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致，可以尝试用记事本打开并复制到文件中解决。该程序要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于PCA与SVM的多特征分类预测方法及Matlab实现(含源码和数据)
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    本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）的多特征分类预测方法，并提供了详细的MATLAB实现代码和实验数据。 1. 本项目使用Matlab实现PCA-SVM（主成分分析与支持向量机结合）进行多特征分类预测，数据集为Excel格式，主要程序文件名为main。 2. 运行环境要求：MATLAB版本需在R2018及以上。 3. 多维度输入的数据首先通过PCA降维处理后，再输入到支持向量机模型中实现分类预测功能。该方法适用于二分类和多分类问题的解决。 4. 代码设计特点包括参数化编程方式、易于调整的参数设置以及清晰易懂的注释说明。 5. 创作者简介：机器学习之心是一位专注于机器学习领域的博主，擅长于时序分析、回归预测、分类识别、聚类分析和降维处理等算法的设计与案例研究。拥有超过8年的Matlab及Python编程仿真经验，专长在于机器学习和深度学习领域内的程序开发工作。
     
  • 基于MATLAB的RF随机森林多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于多特征分类预测，并提供了完整的源代码和相关数据集。 MATLAB实现RF随机森林多特征分类预测（完整源码和数据）：使用15个输入特征进行四类分类的RF随机森林模型。要求运行环境为MATLAB2018b及以上版本。