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SVM与svmmatlab_SVM_

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简介：
本文档介绍了支持向量机(SVM)的基本原理和应用，并通过实例展示了如何使用MATLAB实现SVM模型进行分类任务。 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法： 1. 工具箱：LS_SVMlab - Classification_LS_SVMlab.m：多类分类 - Regression_LS_SVMlab.m：函数拟合 2. 工具箱：OSU_SVM3.00 - Classification_OSU_SVM.m：多类分类 3. 工具箱：stprtool\svm - Classification_stprtool.m：多类分类 4. 工具箱：SVM_SteveGunn - Classification_SVM_SteveGunn.m：二类分类 - Regression_SVM_SteveGunn.m：函数拟合

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  • SVM与svmmatlab_SVM_
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    本文档介绍了支持向量机(SVM)的基本原理和应用，并通过实例展示了如何使用MATLAB实现SVM模型进行分类任务。 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法： 1. 工具箱：LS_SVMlab - Classification_LS_SVMlab.m：多类分类 - Regression_LS_SVMlab.m：函数拟合 2. 工具箱：OSU_SVM3.00 - Classification_OSU_SVM.m：多类分类 3. 工具箱：stprtool\svm - Classification_stprtool.m：多类分类 4. 工具箱：SVM_SteveGunn - Classification_SVM_SteveGunn.m：二类分类 - Regression_SVM_SteveGunn.m：函数拟合
     
  • GA-Bagging-SVM-code.rar_Bagging SVM与GA-SVM_plentygne的svm ga_svm示例
    优质
    本资源包含Bagging SVM及遗传算法优化SVM（GA-SVM）的代码实现，由用户plentygne分享。适合研究支持向量机优化的读者参考学习。 基于MATLAB软件的Ga-bagging-svm程序包含算例data，并附有编写规范，非常实用。
     
  • PSO_SVM和PLS_PSO-SVM及PSO_pls_pls与SVM的关系
    优质
    本研究探讨了PSO_SVM、PLS_PSO-SVM及PSO_pls_pls三种方法与传统SVM之间的关系，分析其在不同数据处理中的性能差异。 偏最小二乘法的原始程序以及粒子群优化算法在支持向量机（SVM）中的应用对初学者来说非常有帮助。可以将模型调整为PSO-SVR进行使用。
     
  • PSO-GA-SVM: PSO与GA优化的SVM算法
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    PSO-GA-SVM是一种结合了粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）来优化支持向量机(SVM)参数的机器学习方法，旨在提升分类精度。 利用遗传算法和粒子群优化算法来优化支持向量机可以提高模型的性能和泛化能力。这两种元启发式搜索算法能够有效地解决复杂问题中的参数调优难题，从而提升支持向量机在分类或回归任务上的表现。
     
  • Intrusion-Detection-SVM: 基于SVM与增强型SVM的入侵检测算法
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    Intrusion-Detection-SVM是一种结合标准和支持向量机(SVM)及增强型SVM技术的高效入侵检测方法，旨在提高网络安全防护能力。 本段落介绍了一个使用支持向量机（SVM）及增强型SVM进行网络入侵检测的Python项目。该研究由釜山国立大学的金东敏提出，并参考了姚J.、赵S. 和范L. 在2006年发表于《粗糙集和知识技术国际会议》上的论文，其中提出了用于入侵检测的增强型支持向量机模型。
     
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python SVM分类
    优质
    本文探讨了CNN-SVM与SVM-CNN两种模型在特征提取中的应用，并利用Python实现SVM分类器，结合深度学习和机器学习技术以提高分类准确率。 卷积神经网络（CNN）用于提取特征，并使用SVM分类器进行训练和分类。
     
  • 蜂群SVM（ABC-SVM）、遗传算法SVM（GA-SVM）及粒子群SVM（PSO-SVM）.rar
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    本资源包含三种基于支持向量机(SVM)的优化方法：蜂群SVM(ABC-SVM)，遗传算法SVM(GA-SVM)和粒子群SVM(PSO-SVM)，适用于机器学习领域的研究与应用。 支持向量机（SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，在分类和回归问题上表现出色。通过构造一个最大边距超平面来区分不同类别的样本是其核心机制，以实现最佳分类效果。然而，在处理复杂数据分布或高维特征空间时，传统的SVM可能面临优化挑战。 为了解决这些问题并提升性能，人们引入了多种全局优化算法，如蜂群算法、遗传算法和粒子群优化（PSO）算法来调整和支持向量机的参数设置。其中： - 蜂群支持向量机(ABC-SVM)利用人工蜂群算法寻找最优解，通过模拟蜜蜂搜索蜜源的行为，在SVM中调节惩罚因子C与核函数参数γ。 - 遗传算法SVM(GA-SVM)采用遗传算法的全局优化能力来改进SVM性能。该方法模仿生物进化过程中的选择、交叉和变异操作以生成新的解决方案，进而寻找最优解。 - 粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)则通过粒子群优化模拟鸟类觅食行为，在搜索空间中定位最佳参数组合从而提高分类准确度。 这些改进方法通常会在标准数据集上进行测试和验证效果。例如UCMerced图像数据集就是一个广泛应用于土地覆盖分类的样本集合，用于评估模型性能。 除了上述算法外，词袋模型（BoW）也常被用来提取图像特征并将其转换为向量形式以供机器学习任务使用。 这些源码提供了结合全局优化技术与SVM的应用实例和实现方法，有助于解决复杂场景下的参数调优问题，并进一步提升分类性能。对于从事机器学习及人工智能研究的人员而言，此类工具和技术具有重要的参考价值，在实际项目中能够更好地支持向量机应用。
     
  • ReliefF与SVM示例：利用ReliefF（Matlab: relieff）及SVM（Matlab: fitcsvm）...
    优质
    本文章通过实例展示了如何使用ReliefF算法和SVM模型进行特征选择与分类任务，提供了基于MATLAB的relieff和fitcsvm函数的具体应用。 该存储库旨在为有兴趣使用特征选择（ReliefF 和 Matlab 中的 relieff 函数）和支持向量机（SVM 及其在 Matlab 中对应的 fitcsvm 函数）的人提供一个简单的示例项目。该项目旨在重现 Doerr2020 文章中描述的工作流程。 数据存储于子文件夹“_Data”内，具体包括从显微 X 射线断层扫描图像提取的结构特征。ReliefF 和 SVM 被用来建立分类器以识别样品中的破碎药丸。 输入的数据如下： - 六粒布洛芬（IBU）胶囊的特征数据（共1763个样本，206种特征），具体文件为：Desc_DataFile_C0.csv, Desc_DataFile_C1.csv, Desc_DataFile_C2.csv, Desc_DataFile_C3.csv, Desc_DataFile_C4.csv 和 Desc_DataFile_C5.csv。 - 用户定义的特征类别: Feature_Cate。
     
  • libsvm3.23包与SVM代码.zip
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    该压缩包包含libsvm 3.23版本的源代码及支持向量机(SVM)的相关实现代码，适用于机器学习研究和应用开发。 Matlab实现libsvm3.23包+SVM分类案例代码如下： 首先需要下载并安装libsvm3.23库文件，并将其添加到Matlab的搜索路径中。 然后可以使用以下步骤进行SVM分类： 1. 导入数据集。 2. 设置参数，例如选择合适的核函数和C值等。 3. 利用训练数据构建模型。 4. 使用测试数据对模型进行验证并预测结果。
     
  • KPCA与SVM的源代码
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    本资源提供了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）和SVM（Support Vector Machine）算法的详细源代码，适用于深入学习模式识别与机器学习技术的研究者及开发者。 KPCA+SVM源代码使用MATLAB进行仿真实现，非常实用。