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基于SMOTE的SVM算法Matlab实现

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简介：
本项目在MATLAB环境下实现了基于SMOTE（综合少数类过采样技术）优化的支持向量机(SVM)算法，有效提升分类模型性能。 使用SMOTE结合SVM算法，并通过混合交叉验证来寻找最优参数，从而得出分类性能指标。

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  • 基于SMOTE的SVM算法Matlab实现
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    本项目在MATLAB环境下实现了基于SMOTE（综合少数类过采样技术）优化的支持向量机(SVM)算法，有效提升分类模型性能。 使用SMOTE结合SVM算法，并通过混合交叉验证来寻找最优参数，从而得出分类性能指标。
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目，旨在解决类别不平衡问题，适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时，数据集就会出现不平衡状态，在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中，这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题，但这个问题仍然备受关注，并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE（综合少数族裔过采样技术）的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
  • Bagging算法与MATLAB实现-RMI-SVM-ICCV2015：基于RMI的SVM方法
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    本文在ICCV 2015会议上提出，介绍了一种结合了相关矩阵诱导(RMI)和支撑向量机(SVM)的Bagging算法，并提供了MATLAB实现。 Bagging算法的Matlab代码可以用于集成学习方法中的并行训练多个模型，并通过投票或平均的方式提高预测准确性。这种方法通过对基础模型进行随机采样来降低方差，从而提升整体性能。在实现时，需要确保数据集被适当分割和处理以适应bagging框架的要求。 为了编写Bagging算法的Matlab代码： 1. 首先加载并准备你的训练数据。 2. 实现一个函数用于创建基础学习器（如决策树）。 3. 重复步骤2中的过程多次，每次使用不同的随机采样集来生成多个模型。这可以通过循环结构实现，并且在每一步中改变样本的抽取方式以确保多样性。 4. 对于新的测试数据点，利用所有构建好的模型进行预测并汇总结果（例如通过投票或取平均值）。 该过程的关键在于正确地应用随机抽样技术和有效地管理多个学习器。此外，在评估Bagging算法的表现时，请记得使用交叉验证等技术来确保准确性和可靠性。
  • Matlab中的Smote代码-几何型Geometric-Smote过采样算法实现
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的Geometric-Smote过采样算法。该方法通过生成少数类样本在特征空间中的几何分布，有效增强机器学习模型对于不平衡数据集的学习能力。适用于处理分类问题中类别严重失衡的情况。 SMOTE的Matlab代码实现了一种称为几何增强型SMOTE（Geometry SMOTE）的新算法。它与现有的库兼容，并且包含文档安装、API文档以及示例等资料。 依赖关系方面，geometry-smote在Python 3.6及以上版本中运行良好，需要以下软件包： - numpy(>=1.1) - scikit-learn(>=0.21) - 不平衡学习（imbalanced-learn）库的版本为(>=0.4.3) 此外，为了能够执行示例代码，您还需要安装matplotlib (>= 2.0.0) 和 pandas (>= 0.22)。 关于安装方式，geometry-smote目前在PyPi存储库中可用。您可以使用pip命令进行安装： ``` pip install -U geometric-smote ``` 此软件包同样可以在Anaconda Cloud平台上找到并通过如下命令安装： ``` conda install -c algowit geometric-smote ``` 如果您选择手动克隆，可以通过以下步骤获取该项目的副本，并运行setup.py文件来完成安装： 1. 使用git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git 命令从GitHub上下载代码。 2. 进入项目的目录（cd geometric-smote）并执行相应的安装命令。
  • MATLAB版SMOTE算法
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    MATLAB版SMOTE算法是一种数据处理技术，用于通过合成少数类的样本以解决机器学习中的类别不平衡问题。该方法在MATLAB环境中实现，提供了对各类不平衡数据集的有效训练模型支持。 适用于样本不均衡的数据可以提高模型的性能。
  • 基于MATLAB的SVM实现——SMO方法
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    本简介探讨了在MATLAB环境下利用序列最小最优化(SMO)算法实现支持向量机(SVM)的具体过程和技巧。通过该方法，可以高效地解决模式识别与回归分析中的非线性问题。 SMO算法是实现SVM的一种快速方法，本资源主要介绍的是SVM算法中的SMO实现方式。SMO采用迭代的方法，每次迭代两个参数，从而能够迅速收敛。请运行并阅读MYSVMEXE.m代码。
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征，实现了高效的行人检测算法，并在MATLAB环境中进行了详细实现和验证。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余程序均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动，因此运行时间会相对较长，请谅解。
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用MATLAB编程环境，实现了基于支持向量机(SVM)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征提取方法的行人识别系统。通过优化SVM参数及利用HOG的有效边缘方向信息，提高行人检测精度与鲁棒性。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余代码皆为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
  • 基于SVM和HOG的行人识别算法MATLAB实现
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    本简介介绍了一种基于支持向量机(SVM)与 Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取的行人检测方法，并给出其在MATLAB环境下的具体实现过程。 本人课程作业，直接运行Optimize.m文件即可进行测试。其中除了SVM部分使用了Matlab现有的库函数外，其余代码均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
  • SMOTE在Matlab中的实现
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    本文介绍了如何在MATLAB环境下实现SMOTE算法，以解决数据集类别不平衡问题，并通过实例展示了其应用效果和代码实现。 SMOTE在Matlab中的实现涉及使用过抽样技术来处理类别不平衡的数据集问题。通过合成少数类别的样本，可以提高机器学习模型对较少数据的分类精度。具体来说，在Matlab中应用SMOTE时，需要先安装必要的工具箱或编写相应的函数以生成新的少数类样本，并将其添加到原始训练集中进行算法训练和测试。