Advertisement

模糊聚类、光滑支持向量机技术。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
为了显著提升光滑支持向量机在分类任务中的速度与准确性，我们提出了一种模糊聚类光滑支持向量机（FCSSVM）方法。该方法首先利用模糊聚类技术将训练数据集分割成若干个独立的子簇。随后，通过引入熵函数来近似松弛向量的加法形式，并基于最优解中权重向量的表达式推导出精确的光滑模型。此外，我们定义了测试样本的最近邻子空间，并采用选择性集成策略，将若干个近邻子空间中的分类决策函数进行组合。实验结果表明，FCSSVM在分类精度方面表现出色，同时能够显著减少迭代次数，并且具有良好的鲁棒性以及较短的分类时间。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 平滑支持向量机的模糊聚类方法
    优质
    本研究提出了一种结合平滑支持向量机与模糊聚类的方法，旨在优化分类效果和模型解释性。通过引入模糊隶属度，该方法能够更灵活地处理数据中的不确定性，同时利用平滑技术简化了原始SVM的复杂计算过程，使得算法在保持高精度的同时具备更好的泛化能力和运行效率。 为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度，提出了一种模糊聚类光滑支持向量机（FCSSVM）。该方法首先通过运用模糊聚类技术将训练数据分解为若干子簇。然后，在每个子簇中引入熵函数来近似松弛向量的加法，并利用最优解处权重向量的表达式推导出精确的光滑模型。此外，定义了测试样本最近邻子空间的概念，并采用选择性集成策略组合多个近邻子空间中的分类决策函数以提高预测性能。 数值实验表明，FCSSVM具有较高的分类精度、较少的迭代次数以及良好的鲁棒性和较短的分类时间。
     
  • SVM.zip分类_SVM_matlab_光谱_光谱分类_支持向量机
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的支持向量机(SVM)算法应用于光谱数据分类的代码和实例。通过利用SVM的强大分类能力，实现高效准确的光谱数据分析与分类处理。 利用MATLAB编程实现多光谱数据的支持向量机分类。
     
  • Python代码实现的模糊支持向量机
    优质
    本项目通过Python编程实现了模糊支持向量机算法，适用于处理数据集中的不确定性问题，增强了分类模型的鲁棒性和泛化能力。 模糊支持向量机-Python代码，包含示例数据集data、FSVM.ipynb、FSVM.py三种文件。
     
  • 基于模糊支持向量机的入侵检测分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于模糊支持向量机的新型入侵检测分类方法，有效结合了模糊理论与支持向量机的优点，提升了网络入侵检测系统的准确性和鲁棒性。 为解决入侵检测分类过程中训练样本数量少、分类准确率低的问题，本段落提出了一种基于模糊支持向量机的多级分类机制。该机制首先利用模糊SVM模型将数据粗分为正常与攻击两大类，然后采用DBSCAN算法进行自动聚类生成细分模型，从而进一步区分出具体的攻击细类。在设计过程中，优化了隶属度函数的计算，并引入了数据标准化和归一化等处理步骤以提高分类效果。实验结果表明，在面对网络入侵检测中常见的孤立点干扰、噪声多以及负样本占比高的情况时，该算法不仅保持了较高的分类准确率，而且显著缩短了分类过程中的计算时间。
     
  • 二分类支持向量机
    优质
    简介：二分类支持向量机是一种机器学习算法，用于将数据集划分为两个类别。它通过寻找一个最优超平面来最大化分类间隔，从而实现对新样本的有效预测和分类。 支持向量机（SVM）在二分类问题中的一个小例子，并附有相关代码。改进的支持向量机故障诊断方法是将机器学习领域的最新理论——支持向量机应用于故障诊断技术中，这种方法能够充分利用可测量的过程数据，而不依赖于精确的数学模型。
     
  • 关于支持向量机的技术探讨
    优质
    本论文深入探讨了支持向量机(SVM)技术在机器学习中的应用与优化策略，分析其理论基础及实际案例，旨在为研究者提供参考。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的。SVM在解决小样本、非线性等问题中展现了许多特有的优势，并能够应用于函数拟合等数据预测领域。
     
  • drowsiness_支持向量分类_支持向量机_状态机_脑电信号分类.zip
    优质
    本资源包含针对脑电信号进行分类的研究代码和数据，采用支持向量机(SVM)及状态机模型实现嗜睡状态的高效识别。 使用MATLAB自带的支持向量机函数对脑电信号进行分类，实现困倦和清醒两种状态的区分。
     
  • 超球面支持向量机.rar_支持向量机_球支持向量机_超球_超球向量机_超球支持向量机
    优质
    本资源介绍了一种先进的机器学习技术——超球面支持向量机，结合了传统支持向量机、球支持向量机的优点，适用于复杂数据分类和回归分析。 超球支持向量机可以用于一次分类、二次分类和支持向量机回归。
     
  • 基于支持向量机的动态电能质量扰动分类技术
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，专门用于识别和分类电力系统中的动态电能质量问题，以提高电网运行的安全性和可靠性。 本段落探讨了将支持向量机（SVM）应用于动态电能质量分类问题的方法。在Matlab环境中编程建立了六种常见的动态电能质量问题数学模型：谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动和瞬变，通过傅里叶变换与小波变换技术对样本数据进行特征提取，并生成训练及测试所需的样本集。 文章详细阐述了如何利用LIBSVM工具解决电能质量扰动分类问题的过程，并深入分析影响分类准确性的相关参数。实验结果显示：当使用C-SVC和RBF核函数时，通过适当调整参数能够获得最佳的分类效果，最高分类精确度可达96.67%。
     
  • 四种支持向量机分类器
    优质
    本研究探讨了四种不同的支持向量机（SVM）分类算法，分析它们在各类数据集上的性能表现和适用场景。 本段落介绍了四种流行的SVM分类器工具箱。