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基于Matlab的SVM多分类程序代码-SVM-Intro: 学习SVM！

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简介：
本项目提供了一个基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)多分类程序代码，适用于初学者学习和理解SVM的工作原理。通过实例分析与实践操作，帮助用户快速掌握SVM的编程应用技巧。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是机器学习中的一个重要课题。近两年来，在研究的同时我也尝试给他人讲解SVM的相关理论知识，并认为这对加深理解非常有帮助。本项目记录了这一过程中产生的资料与代码。 最近更新包括添加Python实现的代码，以及修正Matlab代码中的一些错误（具体在文件SVM_predict.m里）。 相关文档如下： - SVM_intro_2020.pdf: 这是最初版本，在同学面前演讲时使用。内容涵盖基本的硬间隔、软间隔和非线性支持向量机框架。 - SVM_intro_2021.pdf: 经过修改后的第二版，用于深圳大学《机器学习》课程中的讲解。该版本加入了感知机与SVM之间的比较，并增加了更多细节以提高逻辑清晰度。 代码部分（Matlab）： code-matlab：此文件夹包含使用Matlab手动实现支持向量机的示例程序（包括二分类和多分类问题）。

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  • 基于Matlab的SVM多分类程序代码-SVM-Intro: 学习SVM！
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)多分类程序代码，适用于初学者学习和理解SVM的工作原理。通过实例分析与实践操作，帮助用户快速掌握SVM的编程应用技巧。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是机器学习中的一个重要课题。近两年来，在研究的同时我也尝试给他人讲解SVM的相关理论知识，并认为这对加深理解非常有帮助。本项目记录了这一过程中产生的资料与代码。 最近更新包括添加Python实现的代码，以及修正Matlab代码中的一些错误（具体在文件SVM_predict.m里）。 相关文档如下： - SVM_intro_2020.pdf: 这是最初版本，在同学面前演讲时使用。内容涵盖基本的硬间隔、软间隔和非线性支持向量机框架。 - SVM_intro_2021.pdf: 经过修改后的第二版，用于深圳大学《机器学习》课程中的讲解。该版本加入了感知机与SVM之间的比较，并增加了更多细节以提高逻辑清晰度。 代码部分（Matlab）： code-matlab：此文件夹包含使用Matlab手动实现支持向量机的示例程序（包括二分类和多分类问题）。
     
  • 基于MATLAB的SVM多分类程序
    优质
    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SVM的MATLAB分类程序
    优质
    本简介介绍了一种使用支持向量机(SVM)在MATLAB环境下实现的数据分类程序。该程序提供高效准确的分类解决方案，适用于多种数据集分析任务。 简要的基于SVM分类的MATLAB小程序，包含三个示例供参考。
     
  • MATLAB中的SVM多分类程序
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    本程序实现利用MATLAB进行支持向量机(SVM)的多分类问题编程解决，适用于数据挖掘、模式识别等领域研究。 使用MATLAB自带的svmtrain和svmpredict函数实现多分类。
     
  • 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。
     
  • SVM多类分类代码
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    这段代码实现了支持向量机(SVM)在多类分类问题中的应用，适用于处理复杂数据集的分类任务。通过训练模型，可以准确预测新数据所属类别。 本段落提供svm多分类代码示例，涵盖一对多和一对一两种策略，并包含所需数据集。这些代码可以直接运行，对于理解svm的多分类方法非常有帮助。
     
  • 基于CNN-SVM的MATLAB分类程序
    优质
    本简介介绍了一个利用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的方法，在MATLAB平台上开发的图像分类程序。该程序有效提升了图像识别和分类准确率，适用于多种应用场景。 在MATLAB环境中使用CNN-SVM分类程序进行手写字体识别可以达到100%的准确率。这个过程以改进VGG网络为例，提取某一特定层的特征，并通过SVM完成最终分类。 为什么选择用CNN来提取特征呢？主要有以下几点原因： 1. 由于卷积和池化操作的特点，图像中的平移变化不会影响最后生成的特征向量。这意味着所抽取到的特征不容易过度拟合数据集，同时因为这种特性（即对位置变换不敏感），手写字体在进行小范围移动时也不会改变其识别结果。 2. CNN能够从原始输入中自动学习更加高级和抽象的数据表示方式，相比手动选取投影、方向或重心等简单特征而言更为科学。这使得模型不需要过多依赖于人为设计的特征提取步骤，在提高分类准确率方面具有更大的潜力。 3. 通过调整卷积核大小以及池化层参数，可以灵活地控制整个网络的学习能力。当出现过拟合现象时可以通过减少全连接层中的节点数量来降低复杂度；而在模型欠拟合的情况下，则增加更多的卷积操作或增大特征图的尺寸以提升表达力。 具体实现步骤如下： - 准备并预处理训练数据集 - 构建一个基于VGG架构修改后的CNN网络 - 使用准备好的样本进行网络训练，并保存经过优化调整后的模型文件（特别是全连接层部分） - 从该模型中提取出用于分类的特征向量，将其作为输入送入SVM算法中重新训练 - 在实际应用阶段使用同样的方法获取待测数据对应的特征值后采用支持向量机进行预测判断
     
  • 基于Matlab的多分类SVM实现
    优质
    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）。