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线性不可分数据

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简介：
线性不可分数据指的是在二维或高维空间中无法通过一个直线（或超平面）完全分离的不同类别数据点集合，在机器学习分类问题中常见。这类数据需要使用非线性算法进行处理，例如核技巧支持向量机、神经网络等方法来寻找最佳的决策边界。 对于线性不可分的数据，通常使用核函数将低维空间中的数据映射到高维空间，使其变得线性可分。

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  • 线性不可分数据
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    线性不可分数据指的是在二维或高维空间中无法通过一个直线（或超平面）完全分离的不同类别数据点集合，在机器学习分类问题中常见。这类数据需要使用非线性算法进行处理，例如核技巧支持向量机、神经网络等方法来寻找最佳的决策边界。 对于线性不可分的数据，通常使用核函数将低维空间中的数据映射到高维空间，使其变得线性可分。
     
  • 感知机的数据分类（线性可分与不可分）
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    本篇文章探讨了感知机在处理数据分类问题中的应用，重点分析了其在线性可分和不可分情况下的工作原理及性能表现。 感知机分类数据包括线性可分数据（15.dat）和线性不可分数据（18.dat）。这些数据来源于林轩田老师的机器学习基石课程的作业。
     
  • MATLAB中感知器的模式识别：线性可分与不可分及非线性可分的实现
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境下，利用感知器进行不同分类问题（包括线性可分、非线性可分）下的模式识别方法及其具体实现。 对于分布在二维空间中的线性可分样本进行分类时，可以画出每个类别的判决函数和判决面。此外，还可以将这种方法拓展到非线性可分或不可分的情况。
     
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  • 不同数据库特性的比较分析
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  • 线性分类器-Fisher线性判别的MATLAB实现数据分析
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    本项目致力于通过MATLAB语言实现Fisher线性判别算法，用于解决二类线性分类问题，并进行相关数据的分析与可视化。 针对我博客《线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现》的数据集，为了方便大家使用代码，现将数据集提交给大家下载和使用。
     
  • Fisher线性分类在Iris数据集中的应用与可视化
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    本研究探讨了Fisher线性判别法在经典Iris花卉数据集上的分类效果，并通过多种图表进行直观展示。 一、线性分类及准确率 导入所需的库： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 读取数据文件并处理为数值形式： ```python path = rF:/人工智能与机器学习/iris.csv df = pd.read_csv(path, header=0) Iris1 = df.values[0:50, 0:4] Iris2 = df.values[50:100, 0:4] Iris3 = df.values[100:150, 0:4] # 计算各类别的平均值 m1 = np.mean(Iris1,axis=0) m2 = np.mean(Iris2,axis=0) ```
     
  • IEEE-RTS系统可靠性分析_24节点数据_可靠性RTS
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    本研究采用IEEE 24节点标准测试系统进行电力系统的可靠性评估与分析。通过详细的数据建模和仿真试验，旨在优化电网运行策略并提高其可靠性和稳定性。 IEEE的24节点可靠性测试系统（RTS24）的原始数据代码以M文件形式提供。