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基于Matlab的XGBoost数据分类预测（含完整源码及数据）

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简介：
本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测，包含详尽注释的源代码和训练数据集，适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost（XGBOOST）进行数据分类预测，适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细，可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。

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  • 基于Matlab的XGBoost数据分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测，包含详尽注释的源代码和训练数据集，适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost（XGBOOST）进行数据分类预测，适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细，可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。
     
  • 基于Matlab的SSA-XGBoost：麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（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XGBoost模型的创新方法SSA-XGBoost，用于提升多特征分类预测性能。文中提供了完整的Matlab代码和相关数据集，方便读者复现实验结果。 Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据用于多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。运行环境为MATLAB 2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于MATLAB的SSA-XGBoost多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现SSA-XGBoost模型，用于多输入变量的回归预测分析，并提供完整代码与数据集供研究参考。 MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）。使用麻雀算法优化XGBoost模型，处理的数据为具有7个特征的多输入回归类型，并输出一个变量。如果遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSSVM二分类预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现LSSVM二分类预测模型，并提供完整源代码和测试数据集，适用于机器学习与模式识别研究。 MATLAB实现LSSVM（最小二乘支持向量机）二分类预测（完整源码和数据）。
     
  • 基于MATLAB的CNN-SVM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开发，结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现图像或信号的多特征高效分类预测，并提供完整代码和实验数据。 MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）。数据为包含12个输入特征的多类别分类问题，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于GWO的XGBoost灰狼算法优化分类预测（含Matlab源码及数据）
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    本项目利用改进的XGBoost模型结合灰狼优化算法进行高效分类预测。通过MATLAB实现并提供完整代码和测试数据，旨在提升机器学习任务中的准确性和泛化能力。 1. 使用Matlab实现GWO-XGBoost灰狼算法优化XGBoost分类预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；代码结构清晰，并附有详细注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业以及毕业设计项目均可使用本资源。 5. 作者介绍：博主专注于机器学习领域的内容创作，在博客专家认证中获得认可，被评为2023年博客之星TOP50。主要研究方向包括时序分析、回归预测、分类算法、聚类和降维等程序设计及案例解析。从事Matlab与Python算法仿真工作已逾八年，如有更多需求或定制化数据集，请通过文章底部提供的联系方式联系作者。
     
  • 改进的XGBoost分类预测通过DBO-XGBoost蜣螂优化算法（含Matlab完整源码和数据）
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    本研究提出了一种基于DBO-XGBoost蜣螂优化算法改进的XGBoost分类预测模型，提供包含Matlab完整源码及数据集。 1. 本段落介绍如何使用Matlab实现DBO-XGBoost蜣螂优化算法来优化XGBoost分类预测，并提供完整的源码和数据。 2. 输出包括对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，要求运行环境为Matlab2023及以上版本。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；程序结构清晰且注释详尽。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业项目。 5. 作者简介：该博主在博客专家认证中被评为机器学习领域创作者，并位列2023年博客之星TOP50。其主要工作内容涉及机器学习与深度学习中的时序分析、回归预测、分类算法、聚类及降维等领域，致力于提供程序设计和案例研究的指导。作者在Matlab和Python算法仿真方面拥有八年的工作经验，有更多需求可直接联系博主获取相关资源和服务。
     
  • 基于MATLAB的WOA-CNN-LSTM数据分类预测及其源码与数据(完整版)
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    本作品介绍一种结合WOA算法优化的CNN-LSTM模型，并利用MATLAB实现该模型的数据分类和预测。提供完整的源代码及数据集，适合深入研究和实践应用。 基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测模型。WOA-CNN-LSTM多特征输入模型用于处理二分类及多分类任务，其优化参数包括学习率、隐含层节点和正则化参数。程序内注释详细，只需替换数据即可使用。
     
  • 基于MATLAB的SVM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法进行多特征分类与预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适合机器学习研究与应用。 MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）：数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。