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基于MATLAB的植物检测与分类——使用多分类SVM Classifier

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简介：
本研究利用MATLAB开发了一种植物检测与分类系统，采用多分类支持向量机(SVM)算法进行高效准确的植物识别。该方法在不同环境下展现了出色的适应性和可靠性。 利用多类支持向量机（SVM）分类器在MATLAB中对植物叶片病害进行检测和分类的代码开发。

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  • 基于MATLAB的植物检测与分类——使用多分类SVM Classifier
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    本研究利用MATLAB开发了一种植物检测与分类系统，采用多分类支持向量机(SVM)算法进行高效准确的植物识别。该方法在不同环境下展现了出色的适应性和可靠性。 利用多类支持向量机（SVM）分类器在MATLAB中对植物叶片病害进行检测和分类的代码开发。
     
  • 基于Matlab的鸢尾属植物SVM分类方法
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    本研究采用MATLAB平台实现支持向量机(SVM)算法，用于鸢尾属植物数据集的分类分析，探讨了不同参数设置对分类准确率的影响。 本例使用Matlab自带的鸢尾属植物数据集来实践刚刚学习的SVM训练与分类知识。该数据集包含150个样本，每个样本是一个4维特征向量，这四个维度分别代表：花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。这些样本被分为三类鸢尾属植物（每类各50个）。本案例使用了第3和第4维的特征数据来进行训练和分类结果的可视化，并解决了多类别问题（即三个类别的问题）。主要任务是利用fitcsvm函数来训练多个分类模型，然后通过predict函数预测测试数据属于每个类别的概率。
     
  • SVM多分类_matlab_svm多分类_多分类SVM
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)多分类算法详解与代码示例，适用于进行复杂数据集的分类研究。 多分类SVM分类器函数的编写可以使用MATLAB语言实现。
     
  • 基于Matlab的多分类SVM实现
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    本研究基于Matlab平台，探讨并实现了多分类支持向量机（SVM）算法。通过实验验证了其在复杂数据集上的高效性和准确性，为模式识别和机器学习领域提供了新的解决方案。 该资源包含libsvm工具箱、支持向量机（SVMs）的示例程序（包括代码和实例数据）、以及基于支持向量回归（SVR）的示例程序（同样提供代码和实例数据）。
     
  • 基于MATLAB的SVM多分类程序
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    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的支持向量机（SVM）多分类程序。该工具利用了SVM强大的分类能力，能够高效处理复杂数据集中的多类问题，并提供了简洁友好的用户界面和详细的参数调整选项，适用于机器学习、模式识别等领域研究与应用。 svm多分类matlab程序包括了一对一、一对余等多种二叉树分类算法的实现。
     
  • 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。
     
  • LeetCode分类-Plant-vs-Weed-Recognition：植物与杂草的目标检测分类
    优质
    本项目基于LeetCode数据集，致力于开发一种高效的植物与杂草目标检测和分类模型，助力农业智能化管理。 该项目旨在通过计算机视觉技术识别农田中的植物与杂草，并为除草机器人提供定位坐标以清除不必要的杂草。项目使用Raspberry Pi 4B+相机拍摄田间照片，而非从互联网获取图片。 在项目的实施过程中，将采用单发多盒检测器（SSD）模型来区分不同类型的植物和杂草。我们首先会在Google Colab环境中运行代码，并连接到Google Drive以利用GPU加速处理速度。项目使用的TensorFlow版本为1.15.2。 接下来定义训练步骤数量为1000次，评估步骤数量设为50次。这些评估步骤用于检查模型在未参与训练的数据集上的表现情况。
     
  • 【图像识别】利用SVM进行植物叶子疾病的检测与分类.md
    优质
    本文介绍了采用支持向量机(SVM)技术对植物叶片疾病进行图像识别和分类的方法，旨在提高农业病害诊断效率。 基于SVM的植物叶子疾病检测与分类方法可以有效地识别并区分不同类型的植物叶片病害。通过训练支持向量机模型，该系统能够准确地分析图像中的特征，并据此判断出叶片的具体病症类型，为农业领域的病虫害防治提供了有力的技术支撑。
     
  • 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。