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Matlab SVR代码-MIDKNN：使用训练数据集中K近邻数据点的中点作为验证数据集的方法

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简介：
本代码实现了一种新颖的支持向量回归(SVR)方法，命名为MIDKNN。通过选取训练数据中k个最近邻居的几何中心来改进模型对新数据的预测能力，尤其适用于小样本和高维度的数据集处理。 以下是用于计算训练数据集(midknn)的k最近邻数据点之间的中点作为回归中的验证数据集的Python和MATLAB代码。此外，该示例还演示了如何使用midknn进行SVR超参数优化。有关midknn的更多信息，请参考H.Kaneko和K.Funatsu在《化学信息与建模杂志》上发表的文章“无交叉验证的非线性回归模型预测能力评估标准”，2013年，第53卷第9期，页码为2341-2348。DOI：10.1021/ci4003766。

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  • Matlab SVR代码-MIDKNN：使用训练数据集中K近邻数据点的中点作为验证数据集的方法
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    本代码实现了一种新颖的支持向量回归(SVR)方法，命名为MIDKNN。通过选取训练数据中k个最近邻居的几何中心来改进模型对新数据的预测能力，尤其适用于小样本和高维度的数据集处理。 以下是用于计算训练数据集(midknn)的k最近邻数据点之间的中点作为回归中的验证数据集的Python和MATLAB代码。此外，该示例还演示了如何使用midknn进行SVR超参数优化。有关midknn的更多信息，请参考H.Kaneko和K.Funatsu在《化学信息与建模杂志》上发表的文章“无交叉验证的非线性回归模型预测能力评估标准”，2013年，第53卷第9期，页码为2341-2348。DOI：10.1021/ci4003766。
     
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