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基于多种核函数的SVM分类器Matlab程序——以粗高斯SVM为例

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简介：
本项目提供了一个基于MATLAB实现的SVM分类器代码库，重点展示了使用不同核函数（特别是粗高斯核）的应用实例。 该代码实现了SVM的多核函数分类，并进行了可视化展示。

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  • 基于多种核函数的SVM分类器Matlab程序——以粗高斯SVM为例
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的SVM分类器代码库，重点展示了使用不同核函数（特别是粗高斯核）的应用实例。 该代码实现了SVM的多核函数分类，并进行了可视化展示。
     
  • 基于多种核函数的SVM分类器Matlab实现程序
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    本简介提供了一个基于多种核函数支持向量机（SVM）分类器的MATLAB实现程序。该工具包允许用户灵活选择不同的核函数进行高效准确的数据分类，适用于机器学习和数据挖掘领域研究者使用。 该代码实现了SVM的多核函数分类，并进行了可视化展示。
     
  • 基于MATLAB的SVM多分类程序
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    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的支持向量机（SVM）多分类程序。该工具利用了SVM强大的分类能力，能够高效处理复杂数据集中的多类问题，并提供了简洁友好的用户界面和详细的参数调整选项，适用于机器学习、模式识别等领域研究与应用。 svm多分类matlab程序包括了一对一、一对余等多种二叉树分类算法的实现。
     
  • 基于Matlab的SVM多分类程序代码-SVM-Intro: 学习SVM！
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)多分类程序代码，适用于初学者学习和理解SVM的工作原理。通过实例分析与实践操作，帮助用户快速掌握SVM的编程应用技巧。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是机器学习中的一个重要课题。近两年来，在研究的同时我也尝试给他人讲解SVM的相关理论知识，并认为这对加深理解非常有帮助。本项目记录了这一过程中产生的资料与代码。 最近更新包括添加Python实现的代码，以及修正Matlab代码中的一些错误（具体在文件SVM_predict.m里）。 相关文档如下： - SVM_intro_2020.pdf: 这是最初版本，在同学面前演讲时使用。内容涵盖基本的硬间隔、软间隔和非线性支持向量机框架。 - SVM_intro_2021.pdf: 经过修改后的第二版，用于深圳大学《机器学习》课程中的讲解。该版本加入了感知机与SVM之间的比较，并增加了更多细节以提高逻辑清晰度。 代码部分（Matlab）： code-matlab：此文件夹包含使用Matlab手动实现支持向量机的示例程序（包括二分类和多分类问题）。
     
  • 多核SVM分类_Python实现_多核SVM
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    本项目采用Python语言实现多核支持向量机(SVM)分类算法，结合多种核函数优势，提升复杂数据集上的分类性能。 Python 自定义生成多核SVM进行分类。
     
  • 基于SVM的MATLAB分类程序
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    本简介介绍了一种使用支持向量机(SVM)在MATLAB环境下实现的数据分类程序。该程序提供高效准确的分类解决方案，适用于多种数据集分析任务。 简要的基于SVM分类的MATLAB小程序，包含三个示例供参考。
     
  • MATLAB中的SVM多分类程序
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    本程序实现利用MATLAB进行支持向量机(SVM)的多分类问题编程解决，适用于数据挖掘、模式识别等领域研究。 使用MATLAB自带的svmtrain和svmpredict函数实现多分类。
     
  • 基于CNN-SVM的MATLAB分类程序
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    本简介介绍了一个利用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的方法，在MATLAB平台上开发的图像分类程序。该程序有效提升了图像识别和分类准确率，适用于多种应用场景。 在MATLAB环境中使用CNN-SVM分类程序进行手写字体识别可以达到100%的准确率。这个过程以改进VGG网络为例，提取某一特定层的特征，并通过SVM完成最终分类。 为什么选择用CNN来提取特征呢？主要有以下几点原因： 1. 由于卷积和池化操作的特点，图像中的平移变化不会影响最后生成的特征向量。这意味着所抽取到的特征不容易过度拟合数据集，同时因为这种特性（即对位置变换不敏感），手写字体在进行小范围移动时也不会改变其识别结果。 2. CNN能够从原始输入中自动学习更加高级和抽象的数据表示方式，相比手动选取投影、方向或重心等简单特征而言更为科学。这使得模型不需要过多依赖于人为设计的特征提取步骤，在提高分类准确率方面具有更大的潜力。 3. 通过调整卷积核大小以及池化层参数，可以灵活地控制整个网络的学习能力。当出现过拟合现象时可以通过减少全连接层中的节点数量来降低复杂度；而在模型欠拟合的情况下，则增加更多的卷积操作或增大特征图的尺寸以提升表达力。 具体实现步骤如下： - 准备并预处理训练数据集 - 构建一个基于VGG架构修改后的CNN网络 - 使用准备好的样本进行网络训练，并保存经过优化调整后的模型文件（特别是全连接层部分） - 从该模型中提取出用于分类的特征向量，将其作为输入送入SVM算法中重新训练 - 在实际应用阶段使用同样的方法获取待测数据对应的特征值后采用支持向量机进行预测判断
     
  • 基于经典的SVM算法的多类分类Matlab程序
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    本简介提供了一个基于经典支持向量机(SVM)算法实现多类别分类问题的MATLAB程序。该程序通过巧妙运用二类SVM解决多个类别的分类需求，适用于各类数据集的模式识别和预测分析。 经典SVM算法多类分类的Matlab程序可以用于处理多个类别之间的分类问题。这种类型的代码实现通常包括支持向量机的基本原理，并针对多类情况进行了扩展或调整，以便能够有效地对输入数据进行分类。在编写此类程序时，需要考虑到如何将二元SVM推广到多元情形的方法论和技术细节。