基于SVM-RFE的分类特征选择算法及其Matlab实现，输出选定特征序号（多输入单输出二分类问题）

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简介：
本研究提出了一种基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的分类特征选择算法，并在MATLAB环境下实现了该算法。实验中，通过递归地使用SVM权重进行特征排名和去除，最终确定最有利于多输入单输出二分类问题的特征子集，并输出每个选定特征的序号。基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，提供Matlab代码实现。该程序输出为选定的特征序号，并适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内部包含详细的注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。

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基于SVM-RFE的分类特征选择算法及其Matlab实现，输出选定特征序号（多输入单输出二分类问题）

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本研究提出了一种基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的分类特征选择算法，并在MATLAB环境下实现了该算法。实验中，通过递归地使用SVM权重进行特征排名和去除，最终确定最有利于多输入单输出二分类问题的特征子集，并输出每个选定特征的序号。基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，提供Matlab代码实现。该程序输出为选定的特征序号，并适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内部包含详细的注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。

基于SVM-RFE的支持向量机回归特征选择算法及MATLAB实现，输出选定特征序号，评估指标含R值

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本文提出了一种结合SVM-RFE方法和支持向量机回归的特征选择算法，并利用MATLAB进行实现。该算法能有效筛选出关键特征并给出其在原始数据集中的序列位置，通过相关系数（R值）评估模型性能。基于支持向量机递归特征消除（SVM_RFE）的回归数据特征选择算法，提供了一段MATLAB代码，输出为选定的特征序号。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。该代码质量极高，方便学习者使用并替换自己的数据进行测试。

基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法

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本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。

数据分类预测-基于RBF的多特征输入与多类别输出分类方法(Matlab实现)

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本文介绍了一种基于径向基函数(RBF)的机器学习算法，用于处理包含多个特征和类别的复杂数据集。通过在Matlab中实现该算法，我们展示了其如何有效进行多特征输入和多类别输出的数据分类预测，为数据分析提供了一个强大的工具。基于径向基网络（RBF）的数据分类预测程序已经完成调试，并支持多特征输入与多类别输出功能。用户可以通过简单的操作生成图形及评价指标，无需复杂设置。数据导入采用Excel格式文件，更换不同数据集即可立即获得个性化实验结果。代码内部有详细的注释说明，有助于提高可读性，非常适合初学者和新手使用。尽管程序已调试完成并具备基本功能，在实际应用中可能会遇到效果不佳的情况。此时可能需要用户根据具体需求调整模型参数以优化性能。

基于CNN-LSTM的分类预测(Matlab代码, 适用于2019及以上版本)，多特征输入单输出二分类问题

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本项目提供了一套基于CNN与LSTM结合的深度学习模型，用于解决复杂时间序列数据中的多特征输入和单输出二分类任务。通过Matlab实现，适用于R2019及以上版本。该代码集成了先进的图像识别技术和循环神经网络的优势，能够有效处理大规模、高维度的数据集，在模式识别与预测分析领域具有广泛的应用前景。基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的分类预测模型，适用于2019及以上版本的MATLAB环境。该代码支持多特征输入单输出的二分类及多分类任务，并包含详细的程序注释，便于直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果、迭代优化和混淆矩阵等图表以辅助分析与评估。

基于蛇群算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，SO-LSTM分类预测，适用于多输入单输出模型和多特征输入单输出的二分类及多类问题

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本研究提出了一种改进的长短期记忆神经网络（LSTM）模型——SO-LSTM，结合蛇群算法进行优化。此模型特别适合于处理多输入与单输出的数据集，并能有效应对二分类或多类别预测任务。通过优化参数，SO-LSTM显著提升了数据分类和预测精度，在多个应用场景中展现出优越性能。蛇群算法（SO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，称为SO-LSTM分类预测模型。该模型为多输入单输出结构，适用于二分类及多分类任务。程序包含详细注释，可以直接替换数据使用，并且可以生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。程序采用Matlab编写。

基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机分类预测（WOA-LSSVM），适用于多输入单输出模型和多特征输入单输出的二分类问题

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本研究提出了一种创新性的WOA-LSSVM分类预测方法，通过优化最小二乘支持向量机模型参数，显著提升了多输入单输出及复杂多特征输入场景下二分类任务的准确性与效率。鲸鱼优化算法(WOA)用于最小二乘支持向量机分类预测的模型开发，即WOA-LSSVM分类预测方法适用于多输入单输出结构。该方法能够处理包含多个特征变量进行二分类或多分类任务的问题。提供的程序代码使用了详细的注释，并且可以直接替换数据以适应不同的应用场景。此项目采用Matlab语言编写，具备生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图的功能。

基于灰狼群算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，GWO-LSTM分类预测，多输入单输出模型及多特征输入单输出二分类

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本研究提出一种结合灰狼群优化（GWO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的新型分类预测模型——GWO-LSTM。该模型通过优化LSTM参数实现对多特征输入数据的高效处理，并应用于多输入单输出二分类问题，旨在提高预测准确性和鲁棒性。灰狼群算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测方法被称为GWO-LSTM分类预测模型。该模型支持多输入单输出结构，并适用于二分类及多分类任务。程序内部注释详尽，用户可以轻松替换数据进行使用。此代码采用MATLAB编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。

基于灰狼算法优化的概率神经网络（PNN）数据分类预测，GWO-PNN分类预测，Matlab代码实现多特征输入单输出的二分类及多分类问题

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本项目采用灰狼算法优化概率神经网络，通过MATLAB实现针对多特征输入、单输出的二分类与多分类问题的数据分类预测。基于灰狼算法优化概率神经网络（PNN）的数据分类预测方法被称为GWO-PNN分类预测。该方法适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型，并提供详细的Matlab代码，内附详细注释，方便用户替换数据后直接使用。程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图，帮助用户更好地理解和评估模型性能。