svmfenlei.rar_小样本分类_神经网络分类资源-CSDN文库

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12 浏览量 2022-09-24 13:18:05 上传评论收藏 1KB RAR 举报

标题中的“svmfenlei.rar”可能是一个包含支持向量机（SVM）分类相关代码的压缩文件，而“小样本分类_神经网络分类”则提示了该压缩包主要探讨的是在处理小数据集时，支持向量机与神经网络在分类任务上的应用和比较。 **支持向量机（SVM）** 支持向量机是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。它的核心思想是找到一个最优超平面，以最大化不同类别之间的间隔。在小样本分类问题中，SVM表现出色，因为它通过核函数技巧可以处理高维空间的数据，即使原始数据并不线性可分。核函数如径向基函数（RBF）能够将低维数据映射到高维空间，使得分类变得更加容易。 **小样本分类** 小样本分类是指在训练数据较少的情况下进行分类任务。在实际应用中，获取大量标注数据往往困难且成本高昂，因此小样本学习显得尤为重要。SVM由于其固有的泛化能力和对过拟合的抵抗，对于小样本问题尤为适用。它通过优化决策边界来确保新样本的正确分类，而不是仅仅记忆训练样本。 **神经网络分类** 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，广泛应用于各种机器学习任务，包括分类。神经网络通过多层非线性变换，可以学习复杂的输入-输出映射关系。在大数据集上，神经网络通常能达到很高的分类精度，但在小样本情况下，可能会出现过拟合，即模型过于复杂，过度学习了训练数据的噪声，导致对未知数据的泛化能力下降。 **svmfenlei.cpp** 这个文件很可能是用C++实现的支持向量机分类算法。在C++中，开发者可以直接操作内存，这有助于提高效率，尤其在处理大规模数据时。代码可能包含了数据预处理、模型训练、预测等关键步骤，以及可能使用的各种核函数。 **www.pudn.com.txt** 这个文件可能是从pudn.com下载资源的说明或者引用来源，这个网站是一个分享编程资源和学习材料的平台。文件可能包含了关于SVM或神经网络分类的额外信息，比如数据集介绍、使用方法或者进一步的阅读材料。总结起来，这个压缩包提供了研究和比较支持向量机与神经网络在小样本分类问题上的工具和素材，对于理解这两种模型在实际问题中的表现和选择有重要的参考价值。通过深入学习和理解这些内容，我们可以更好地掌握如何在数据有限的情况下有效地进行分类任务。

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svmfenlei.rar （2个子文件）

svmfenlei .cpp 3KB

www.pudn.com.txt 218B

% 支持向量机C-SVC分类算法 clear all % ------------------------------------------------------------% % 构造两类训练数据集 fprintf('Support Vector Classification C_SVC \n') fprintf('_____________________________________\n') fprintf('Constructing ...\n'); C = 100; % 拉格朗日乘子上界 ker = struct('type','linear');%选择核函数 % linear : k(x,y) = x'*y n = 50; randn('state',2);%选择正态分布数据 x1 = randn(n,2); y1 = ones(n,1); x2 = 4+randn(n,2); y2 = -ones(n,1); figure; plot(x1(:,1),x1(:,2),'bx',x2(:,1),x2(:,2),'k.'); hold on; X = [x1;x2]; % 训练样本,n×d的矩阵,n为样本个数,d为样本维数 Y = [y1;y2]; % 训练目标,n×1的矩阵,n为样本个数,值为+1或-1 % ------------------------------------------------------------% %  train % fprintf('training  ...\n'); tic % ------------------------------------------------------------% % train% % ------------------------------------------------------------% % 解二次优化方城 n = length(Y); H = (Y*Y').*Calckernel(ker,X,X); f = -ones(n,1); A = []; b = []; Aeq = Y'; beq = 0; lb = zeros(n,1); ub = C*ones(n,1); a0 = zeros(n,1); options = optimset; options.LargeScale = 'off'; options.Display = 'off'; [a,fval,eXitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options); eXitflag % 输出 svm svm.ker = ker; svm.x = X; svm.y = Y; svm.a = a; % ------------------------------------------------------------% % ------------------------------------------------------------% fprintf('training time is t_train:\n'); t_train = toc % ------------------------------------------------------------% % 寻找支持向量 a = svm.a; epsilon = 1e-8; % 如果小于此值则认为是0 i_sv = find(a>epsilon); % 支持向量下标 fprintf('Support Vectors :') i_sv plot(X(i_sv,1),X(i_sv,2),'ro'); % ------------------------------------------------------------%% % 求 b epsilon = 1e-8; % 如果小于此值则认为是0 i_sv = find(a>epsilon); % 支持向量下标 tmp = (Y.*a)'*Calckernel(ker,X,X(i_sv,:)); % 行向量 b = 1./Y(i_sv)-tmp'; b = mean(b); fprintf('Construct function Y = sign(tmp+b):') tmp b % ------------------------------------------------------------% % 测试输出 fprintf('Predicting  ...\n'); [x1,x2] = meshgrid(-2:0.05:7,-2:0.05:7); [rows,cols] = size(x1); nt = rows*cols; % 测试样本数 Xt = [reshape(x1,nt,1),reshape(x2,nt,1)]; tic % ------------------------------------------------------------% % ------------------------------------------------------------% ker = svm.ker; X = svm.x; Y = svm.y; a = svm.a; % ------------------------------------------------------------% % ------------------------------------------------------------% % 测试输出 nt = size(Xt,1); % 测试样本数 tmp = (Y.*a)'*Calckernel(ker,X,Xt); Yd = sign(tmp+b)'; % ------------------------------------------------------------% % ------------------------------------------------------------% fprintf('Predict time is t_sim:\n'); t_sim = toc Yd = reshape(Yd,rows,cols); contour(x1,x2,Yd,[0 0],'m'); % 得出分类面 hold off;

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