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支持向量机多分类
支持向量机多分类
支持向量机，多分类，概率输出
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2012-05-29
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支持向量机的多分类实现方法及其细节，值得所有的研究SVM的人员参考。。。
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支持向量机实现多类分类
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3星 · 编辑精心推荐
很好用的支持向量机实现多类分类Matlab程序
支持向量机在多类分类问题中的推广
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支持向量机在多类分类问题中的推广
支持向量机一对一多分类
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已经把相应的函数放在了压缩包里，包括数据图片运行结果，用的是传统的一对一支持向量机多分类方法，直接可以运行。如果你不能直接运行，请安装stprtool工具箱或相应的函数。
支持向量机（SVM）多分类算法实现
浏览：155
3星 · 编辑精心推荐
一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者自己配置，配置方法较为简单，自己百度就能实现。数据可以用自己的也可以用压缩包里面的。
支持向量机多类分类方法（pdf）
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研 究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍, 并比较其优劣, 以期对 研究者以后的研究能有所启发。
基于支持向量机和多球体的一对多分类器 (2009年)
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为了提高支持向量机(SVM）多分类器的训练效率，将多球体思想引人有指导学习，对训练样本按类别分别进行一类支持向量机（1-SVM）训练得到多球体分类器．针对多球体的冗余区域，构造简化一对多分类器将各球内混叠样本与正常样本分离．以上两个分类器性能互补，可以加权组合为多球体一对多分类器．同时给出了组合分类器基于交叉验证的权重估计和参数调整．仿真实验表明，相对于一对多算法，该分类器训练时间较短且分类正确率
基于VS2005的SVM多分类算法实现
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基于VS2005的SVM多分类算法的实现。
DBO-SVM和SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整源码和数据）
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DBO-SVM和SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整源码和数据） 输入12个特征，输出分4类,运行环境Matlab2018b及以上.DBO选择最佳的SVM参数c和g。 DBO-SVM和SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整源码和数据） 输入12个特征，输出分4类,运行环境Matlab2018b及以上.DBO选择最佳的SVM参数c和g。 DBO-SVM和
论文研究-一种新的模糊支持向量机多分类算法.pdf
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在模糊多分类问题中，由于训练样本在训练过程中所起的作用不同，对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机（fuzzy support vector machines，FSVM）的第一种形式，引入类中心的概念，结合一对多1-a-a(one-against-all)组合分类方法，提出了一种基于一对多组合的模糊支持向量机多分类算法，并与1-a-1(one-against-one)组合和1-a
基于遗传算法改进的支持向量机多分类代码，ga-svm多分类代码
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基于MATLAB编程的遗传算法改进支持向量机SVM的多分类代码，通过遗传算法优化支持向量机SVM的参数c和g，从而寻找训练和测试都满足要求的一组参数，寻优后，用改进的支持向量机SVM进行多分类仿真，并和没有改进的SVM进行比较，代码齐全，数据完整，可以运行，有注释，方便扩展到其他数据
膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法 (2009年)
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针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况，提出了遗传支持向量机方法，即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数，避免了人为选择参数的盲目性，同时提高了支持向量机的推广预测能力，并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题。考虑影响膨胀土判别的重要因素，选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子，以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出，以膨胀土实测数据作为学习样本进
MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
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MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化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,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法 (2014年)
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针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题，采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机，提出自训练半监督加权球结构支持向量机。传统支持向量机需要求解二次凸规划问题，在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间，特别是在多分类问题上更加困难。利用球结构支持向量机进行多类别分类，大大缩短了训练时间，降低了算法复杂度。球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别，通过
决策树支持向量机多分类器设计的向量投影法 (2008年)
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针对如何有效地设计决策树支持向量机(SVM)多类分类器的层次结构这个关键问题，提出一种基于向量投影的类间可分性测度的设计方法，并给出一种基于该类间可分性测度设计决策树SVM多分类器层次结构的方法．为加快每个SVM子分类器的训练速度且保持其高推广性，将基于向量投影的支持向量预选取方法用于每个子分类器的训练中．通过对3个大规模数据集和手写体数字识别的仿真实验表明，新方法能有效地提高决策树SVM多类分类
SVM支持向量机多分类python
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支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多分类
MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
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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,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
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1.Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测，运行环境Matlab2018b及以上； 2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。 3.DBO选择最佳的SVM参数c和g。 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
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MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化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,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
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MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化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,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
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单一的支持向量机在建模时存在一定的局限性，对于复杂的实际数据，不能很好地提取其中的信息，导致模型泛化性能较差，为此提出基于K近邻的组合支持向量机方法。该方法首先采用简单距离分类方法对经过主元分析的样本数据进行分类，并采用K近邻算法得到支持向量机子模型的组合参数，进而建立起基于支持向量机的多模型。将该方法应用于双酚A生产过程中质量指标的软测量建模，仿真结果表明基于K近邻方法的支持向量机多模型建模可以
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1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。 3.鹈鹕算法POA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数，能够避免人工选取参数的盲目性，有效提高其预测精度。 4.main.m为主程序，其他为函数文件，无需运行，d
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比较工具，用于比较任何文本文件，包括.c文件、.cpp文件、.h文件等，或者比较文件夹；Beyond Compare.zip 解压之后直接可以使用
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yulong正
2013-05-10
资料看的还行，只是有点失望，没用到
zhaotao219
2013-12-11
英文版的 看着有点费劲
WSHIDAOHAI
2012-08-17
原来只是一篇英语论文，帮助不大
ziyou2050
2013-04-30
总的来说还可以，自己还得努力啊
slxiang_001
2012-12-28
只是个论文呀，晕倒
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xiaoding133
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