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MATLAB中的多分类数据集生成代码

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简介:
本代码提供了一种在MATLAB环境中生成用于训练和测试多分类模型的数据集的方法,适用于机器学习研究与应用。 生成用于测试多分类算法的数据集,包括500组数据,并将其分为五种类型。该数据集适用于Adaboost、SVM及BP算法的测试。

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  • MATLAB
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    本代码提供了一种在MATLAB环境中生成用于训练和测试多分类模型的数据集的方法,适用于机器学习研究与应用。 生成用于测试多分类算法的数据集,包括500组数据,并将其分为五种类型。该数据集适用于Adaboost、SVM及BP算法的测试。
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  • MATLABRIR布式通道:创建模拟...
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    本研究利用MATLAB开发了一种创新的方法,用于生成分布式多通道的房间脉冲响应(RIR)数据,以精确模拟复杂声学环境下的音频信号。 这段文字介绍了一个基于Librispeech语料库的MATLAB代码,用于生成分布式多通道模拟语音数据。该模拟环境涉及一个扬声器位于混响环境中,并伴有点噪声和背景噪声,麦克风随机放置在房间内。用户可以修改通道数、房间大小、混响时间(T60)、噪声类型以及信噪比来获取所需的模拟数据。 文件结构生成机制用于创建默认的模拟数据。要开始使用,请打开MATLAB并运行“generate/main.m”脚本,将变量debug_mode设置为false,并设定librispeech_dir以指向存放Librispeech语料库的数据路径,例如:`librispeech_dir=/home/public/data/LibriSpeech;` 此外还需要指定存储噪声数据的文件夹路径:noise_dir, diffuse_noise_dir, 和 point_noise_dir. 用户需要自行准备这些噪声数据。最后设置setname为希望生成的集合名称,如:`setname={train-clean-100,dev-clean,test-clean};`
  • SVM十问题(含)_SVM算法_
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  • 关于MATLAB随机及自编ZIPF
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    本文章详细介绍了在MATLAB中如何生成各种类型的随机数,并提供了编写符合Zipf分布的自定义函数代码示例。 该文件包含了多种随机数的产生方法,其中的Zipf分布是由作者自己编写的,并且是一个不错的MATLAB脚本(m文件)。
  • SSM框架实现
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  • 雷达信号仿真MATLAB.zip
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    本资源提供用于雷达信号分类仿真的MATLAB源代码,涵盖多种雷达回波信号的数据生成方法。 雷达信号分选仿真数据生成代码(matlab源码).zip
  • SVMMatlab_Sample3.zip_SVM_matlab__matlab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。
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    本数据集和代码资源旨在支持垃圾分类的相关研究和应用开发,提供各类垃圾图像及标注信息,助力机器学习模型训练。 数据集主要包括六类图片:硬纸板、纸张、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品以及不可回收垃圾。 代码运行说明如下: 1. 安装项目所需的Python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2。 2. 使用train.py文件来训练垃圾分类模型。由于训练的数据量非常大,因此未上传此文件。 3. predict.py用于预测图片中垃圾的类别。首先运行predict.py脚本,然后输入需要预测的文件路径即可得到结果。
  • MATLAB 使用 nngenc 函个聚
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    本简介介绍如何在MATLAB中利用nngenc函数高效生成和操作多个聚类点,适用于数据挖掘与机器学习领域的研究者和技术人员。 自动生成聚类点函数:x = nngenc(bounds, clusters, points, std_dev);其中bounds表示生成点的取值范围,clusters表示需要生成的聚类点的数量,points表示总共要生成多少个数据点,std_dev则代表每个聚类中心周围数据点分布的标准差。