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支持向量机(SVM)的多分类预测及k折交叉验证(含完整代码和数据)

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简介：
本项目探讨了利用支持向量机（SVM）进行多分类预测，并采用k折交叉验证优化模型。文档中提供了详尽的Python代码与相关数据集，便于读者理解和实践。 基于MATLAB编程的SVM多分类预测代码完整且包含数据及详细注释，方便扩展应用。如需进一步创新或进行修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载此代码并用于实际应用或进一步开发研究。若发现内容与需求不完全匹配，亦可通过联系博主获取更多帮助和扩展支持。

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  • 支持向量机(SVM)的多分类预测及k折交叉验证(含完整代码和数据)
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    本项目探讨了利用支持向量机（SVM）进行多分类预测，并采用k折交叉验证优化模型。文档中提供了详尽的Python代码与相关数据集，便于读者理解和实践。 基于MATLAB编程的SVM多分类预测代码完整且包含数据及详细注释，方便扩展应用。如需进一步创新或进行修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载此代码并用于实际应用或进一步开发研究。若发现内容与需求不完全匹配，亦可通过联系博主获取更多帮助和扩展支持。
     
  • 基于MATLAB的SVM支持向量机二分类预测（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的支持向量机(SVM)算法进行二分类预测项目，包括完整的源代码和所需的数据集。适用于机器学习初学者实践与研究。 使用MATLAB实现支持向量机（SVM）进行二分类预测的完整源码及数据集。该方法采用留一交叉验证，并通过混淆矩阵、准确率、召回率、精度以及F1分数来评估模型性能。数据集包含多个特征，用于区分两类样本。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 使用K折交叉验证的MATLAB支持向量机回归预测程序，通过N折交叉验证确定参数C和g；主程序包含详细注释
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    本简介提供了一个利用MATLAB编写的SVM回归预测程序，采用K折交叉验证技术来优化参数C与g的选择，并且在主程序中加入了详尽的代码说明。 基于k折交叉验证的支持向量机回归预测的MATLAB程序采用n折交叉验证来确定损失参数C与核参数g，并且代码注释详细清楚。主函数main负责读取EXCEL数据，也可以使用其他自定义的数据集，方便易用。
     
  • 支持向量机与交叉验证
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    简介：支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归分析。交叉验证技术能有效评估SVM模型性能并优化参数选择。 在支持向量机（SVM）参数设置过程中可以使用交叉验证法，并结合网格搜索进行优化。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)数据分类与预测 SVM分类
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    本研究利用MATLAB开发支持向量机（SVM）模型进行高效的数据分类和预测。通过优化算法选择，实现对复杂数据集的准确分析与应用。 1. 本项目使用Matlab实现支持向量机的数据分类预测功能，并提供完整源码及数据。 2. 实现的是多变量输入、单变量输出（类别）的分类模型。 3. 在评估模型效果时，采用了准确率和混淆矩阵作为评价指标。 4. 包含拟合效果图以及详细的混淆矩阵展示结果。 所需条件： - 使用Excel格式的数据 - 需要Matlab 2018B或更高版本的支持环境 此外，请注意本项目采用Libsvm工具箱进行支持向量机的实现，该工具箱无需安装即可直接运行，并且仅适用于Windows 64位系统。
     
  • 基于MATLAB的PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现PSO-SVM算法，结合粒子群优化技术提升支持向量机性能，有效进行多特征分类与预测。提供完整源代码和数据集供参考学习。 使用MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测的完整源码和数据适用于输入15个特征、分为四类的数据集。如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致，可以尝试用记事本打开并复制到文件中解决。该程序要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于支持向量机(SVM)的遥感图像分类识别(含完整代码和数据)
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    本项目运用支持向量机(SVM)算法进行遥感图像分类与识别，提供详尽的数据集及源代码，助力科研与学习。 基于MATLAB编程，使用支持向量机结合GUI进行遥感图像识别的代码已经完整编写，并包含数据及详细注释，方便用户扩展应用。如果有任何疑问或需要进一步创新、修改，请直接联系博主。本项目适用于本科及以上学生下载和应用扩展。若发现内容与需求不完全匹配，也可以联系博主寻求帮助以做相应调整。
     
  • 基于MATLAB的SSA-SVM：麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与支持向量机的新型分类模型，利用MATLAB实现，并应用于多特征的数据集进行高效准确的分类预测。提供完整代码和测试数据供参考使用。 MATLAB实现SSA-SVM（麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测）。数据包含15个输入特征并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件中。建议使用MATLAB 2018b及以上版本运行该程序。
     
  • 基于MATLAB的GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究采用MATLAB实现GWO-SVM模型，通过灰狼优化算法改进支持向量机性能，增强多特征分类和预测能力，并提供代码与数据供参考。 使用MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（包含完整源码和数据）。数据为多特征分类数据，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于十折交叉验证的SVM分类器Matlab代码
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    本项目提供了一套使用Matlab编写的基于十折交叉验证的支持向量机(SVM)分类器代码。通过采用此方法，用户可以有效地评估和优化机器学习模型在各种数据集上的性能表现。 通过采用十折交叉验证提高了分类的准确性，并且可以将分类器的分类函数替换为Linear、quadratic或rbf函数。