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SVM程序代码_SVM分类_Matlab SVM_特征_SVM_

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本资源提供基于Matlab实现的支持向量机(SVM)程序代码与应用示例，涵盖数据预处理、特征选择及SVM分类模型构建等内容。 SVM在模式识别中的应用主要集中在分类和特征提取等方面的研究。

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  • SVM程序代码_SVM分类_Matlab SVM_特征_SVM_
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    本资源提供基于Matlab实现的支持向量机(SVM)程序代码与应用示例，涵盖数据预处理、特征选择及SVM分类模型构建等内容。 SVM在模式识别中的应用主要集中在分类和特征提取等方面的研究。
     
  • SVM分类_SVM_驾驶员疲劳驾驶检测_SVM分类_疲劳驾驶
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    本项目运用支持向量机(SVM)算法，旨在开发一种高效的驾驶员疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员行为数据来识别潜在的安全风险。 基于支持向量机（SVM）的疲劳驾驶检测系统利用非接触式神经网络技术已成为当前研究领域的热点方向。这种方法有效解决了传统接触式疲劳检测方法对驾驶员造成的干扰，同时也克服了单一信号源在反映疲劳程度上的局限性。通过设计专门的神经网络模型来分类多来源信息，实现了高精度和高速度的疲劳状态检测。选择合适的特征值对于提高网络检测准确率以及精确反映驾驶员的疲劳程度至关重要。基于生理信号进行驾驶者疲劳监测具有较高的可靠性和准确性。
     
  • SVM_三分类_matlab
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    本项目使用MATLAB实现支持向量机(SVM)在多类别分类问题上的应用，具体为三类分类案例，展示了如何利用LIBSVM工具箱进行数据训练与预测。 Iris 是一种鸢尾属植物。在数据记录中，每组数据包含 Iris 花的四种属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。三种不同的花各有50组数据，总共150组数据或模式。这是一个基于 MATLAB 的 Iris 花三分类程序。
     
  • SVM算法_SVM代码_svm算法_python实现_SVM
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    简介：本资源深入浅出地讲解了支持向量机（SVM）算法原理，并提供了Python语言的SVM实现代码，帮助学习者理解和应用该机器学习方法。 本套代码是根据svm的原理纯手写的代码，并没有调用已封装好的包，非常适合初学者从原理上了解svm，包括线性svm。
     
  • SVM十类分类问题（含数据集和代码）_SVM多分类算法_
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    本资源提供基于支持向量机(SVM)解决十类分类问题的数据集与Python实现代码，涵盖SVM多分类算法应用。 本程序使用数据集和代码，将手写数字图像作为特征输入SVM模型进行训练，并最终实现10分类任务，准确率约为90%。
     
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python SVM分类
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    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。
     
  • SVM多分类Matlab代码_Sample3.zip_SVM多分类_matlab多分类_多分类_matlab多分类实现
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    本资源提供基于MATLAB环境下的支持向量机(SVM)多分类实现代码Sample3，适用于进行复杂数据集的分类任务。 svm分类的matlab代码使用线性核函数实现多分类，并且精度高。
     
  • SVM-RFE-SVM_
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    SVM-RFE-SVM是一种结合支持向量机与递归特征消除技术的机器学习方法，用于有效选择和利用关键特征进行预测建模。 基于R语言的e1071包，在支持向量机（SVM）模型中应用递归特征消除法（RFE），筛选出了最优的特征模型。
     
  • 【SVM分类】利用SPA特征与支持向量机(SVM)进行光谱分类（含Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一种基于SPA特征和支持向量机(SVM)的光谱分类方法，包含详细的Matlab实现代码和实验数据。适用于科研及教学用途。 基于SPA特征支持向量机(SVM)实现光谱分类的Matlab代码。
     
  • PSO-SVM_PSO优化SVM参数_matlab实现_SVM源码.zip
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    本资源提供基于粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）参数的Matlab实现代码。包含详细的注释和示例数据，适用于机器学习研究与应用。 pso-SVM_PSO优化参数_psosvm_SVM优化matlab_svm优化_SVM_源码.zip