svm分类matlab程序

权鹏往4825请教svm高手,对图像进行二分类,使用matlab仿真,用哪个svm工具箱比较好呢? -
艾羽珍15575642534 ______ 很多了,LS svm ,svm light,不过 我个人推荐 台湾的 libSVM,其实无所谓 用matlab,只要输入格式 固定即可.

权鹏往4825支持向量机基本原理 matlab程序及其应用 -
艾羽珍15575642534 ______ 支持向量机 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交《统计学习理论》的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概念.这次斯坦福提...

权鹏往4825怎么查看matlab自带svm -
艾羽珍15575642534 ______ SVM在matlab中实现: 首先需要MATLAB SVM Toolbox,将其中的文件解压并命名为svm. 将文件拷到E:\matlab\toolbox. 打开matlab点击set path---->add folder ,然后把工具箱文件夹添加进去就可以了. 路径加进去后在file→Preferences→General的

权鹏往4825求助啊 matlab svm到底怎么预测 -
艾羽珍15575642534 ______ 1. 首先需要MATLAB SVM Toolbox,将其中的文件解压并命名为svm.2. 将文件拷到E:\matlab\toolbox.3. 打开matlab点击set path---->add folder ,然后把工具箱文件夹添加进去就可以了.4. 路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下.5. 最后在matlab的命令栏中输入which svcoutput可以查看路径E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了.

权鹏往4825svmpredict怎么在matlab中使用 -
艾羽珍15575642534 ______ 先导入数据,之后训练模型svmtrain得到模型model,最后基于model用svmpredict进行预测 model = svmtrain(输出数据,输入数据,模型参数); predict_label = svmpredict(输出数据,输入数据, model);

权鹏往4825matlab代码加注释 -
艾羽珍15575642534 ______ %分类实验 load fisheriris %导入数据 data = [meas(:,1), meas(:,2)];%将meas第1,2列数据赋给data groups = ismember(species,'setosa'); %产生样本标签,属于setosa类的样本类别为1,其他类别样本类别为0%其实就是设置“两类”样本标签 ...

权鹏往4825用matlab提取出声音的mfcc后,是一个矩阵,怎么用SVM方法来分类 -
艾羽珍15575642534 ______ 不同声音使用mfcc转换以后都是是一个a*b的矩阵,这里b是自己可以固定的,不同的声音a不同.故而你只需要对每个a*b矩阵进行操作进行了.对a*b矩阵,列数因为都一致,所以求列上的协方差矩阵以及求列上的均值.将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起,最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵,由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的,故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的.然后你就可以使用SVM了...

权鹏往4825如何在matlab中添加SVM工具箱以及初次应用 -
艾羽珍15575642534 ______ 一、因为要用到SVM,所以想先在matlab下学习一下,简短讲添加工具箱很简单:1.1:如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可.1.2:如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解...

权鹏往4825怎样用matlab进行数据分类 -
艾羽珍15575642534 ______ matlab常用的函数种类: Anonymous Functions -- 匿名函数 Primary Functions -- 主函数 Nested Functions -- 嵌套函数 Subfunctions -- 子函数 Private Functions -- 私有函数 Anonymous Functions -- 匿名函数 提供了一种快速定义简单函数的方法...

权鹏往4825svm在多类分类算法中的分析和应用 -
艾羽珍15575642534 ______ SVM是Support Vector Machine 的缩写,翻译过来就是支持向量机,属于一种机器学习算法,类似于人工神经网络,但是分类的效果好于神经网络,而且算法固定,不会出现网络输出不收敛或者随机性较大的情况. svm本身是一个二元分类器,你要进行多元分类,必须构造多分类算法,常见的是 一对一 和 一对多 算法.网上关于支持向量机的论文很多,常用的计算工具有基于 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包,效果都还不错.