使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）预测钢板厚度的Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-08 14:22:24 发布

美丽风景-c

最新推荐文章于 2025-12-08 14:22:24 发布

阅读量83

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：支持向量机 matlab 算法 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackSquad/article/details/132771156

Matlab 专栏收录该内容

161 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用支持向量机（SVM）在Matlab中预测钢板厚度。内容涵盖数据准备、预处理、模型训练、评估及预测，通过均方根误差（RMSE）评估模型性能。

使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）预测钢板厚度的Matlab实现

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于进行分类和回归任务。在本文中，我们将使用支持向量机算法来实现钢板厚度的预测，并提供相应的Matlab源代码。

数据准备
为了进行钢板厚度的预测，我们需要一组带有标签的训练数据。假设我们已经收集到了钢板的一些特征（如长度、宽度等）以及相应的厚度数据。首先，我们需要将数据集拆分成特征矩阵X和目标向量y。特征矩阵X的每一行表示一个钢板样本的特征，而目标向量y包含了对应的厚度值。
数据预处理
在使用支持向量机算法之前，我们需要对数据进行预处理。这包括特征缩放和数据标准化等步骤，以确保不同特征之间的尺度一致。

% 特征缩放
X_scaled = (X - mean(X)) <

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

美丽风景-c

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

支持向量机预测matlab代码_Support Vector Machine(支持向量机详细解析)

weixin_40004659的博客

11-26

4598

支持向量机：寻找最佳分隔的超平面（上图的Decision Hyperplane）。在当前空间中寻找的最佳分隔超平面不理想，可以通过映射函数将数据从原空间映射到高维空间去寻找，但这样运算量增加很多，为减少运算量，引入“Kernel Trick”；理想状态寻找的超平面是可以将两类数据完全分开的，即不存在错分的训练样本，实际中考虑“更实用”的分隔或者训练样本在空间本身不可完全分隔，引入“软间隔”实现寻找...

支持向量机（SVM）预测模型及其Python和MATLAB实现

qq_45441438的博客

07-31

2644

假设我们有一个训练集 \( \{(\mathbf{x}_i, y_i)\}_{i=1}^n \) ，其中 \( \mathbf{x}_i \in \mathbb{R}^d \) 是特征向量，\( y_i \in \{-1, 1\} \) 是对应的类别。在许多实际应用中，数据可能是线性不可分的。1. **文本分类**：如垃圾邮件检测、情感分析等任务，SVM因其高效的处理能力，成为文本分类领域的重要工具。3. **良好的泛化能力**：通过最大化间隔的优化，SVM具有较好的泛化性能，能够有效避免过拟合。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

支持向量机(support vector machine, SVM)的分类(matlab实现)

配电网和matlab的博客

06-24

1万+

需要说明的是，若测试集样本对应的类别标签test_label未知，为了符合函数svmpredict调用格式的要求，随机填写即可，在这种情况下，accuracy便没有具体的意义了，只需关注预测的类别标签predict_label即可。从表中可以清晰地看到，线性核函数和Sigmoid核函数对应的正确率较低，而RBF核函数和多项式核函数对应的训练集预测正确率相当，但从模型的泛化能力考虑，即同时衡量测试集的预测正确率，则RBF核函数对应的模型性能最佳。因此，如前文所述，一般采用默认设置的RBF核函数进行建模。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）及Python和MATLAB实现

qq_45441438的博客

07-06

680

SVM的基本原理是找到一个最优的超平面（线性或非线性），使得数据集中的不同类别点之间的间隔最大化。在二维空间中，这个超平面就是一条直线，而在更高维度的空间中，这个超平面就是一个超平面。SVM作为一种强大的机器学习方法，具有较好的分类能力和泛化性能，在处理各种类型的数据时表现出色。然而，在使用SVM时应注意选择合适的参数和核函数，以及解决计算效率和存储问题。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据分类和回归分析等领域。

分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)分类预测

j_jinger的博客

11-19

1240

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种强大的监督学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。其核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点最大程度地分离。相比于其他分类算法，SVM 具有处理高维数据、非线性分类和较好的泛化能力等优点，使其成为机器学习领域中备受关注的研究热点。本文将深入探讨 SVM 分类预测的理论基础、算法实现以及在实际应用中的表现。一、 SVM 的理论基础SVM 的核心在于最大化“间隔”(margin)。

MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测

Matlab_dashi的博客

09-25

772

时间序列预测是数据科学领域的重要研究方向之一，广泛应用于经济学、金融学、气象学等各个领域。支持向量机 (SVM) 作为一种强大的机器学习算法，近年来在时间序列预测领域取得了显著进展。本文将详细介绍使用 MATLAB 实现 SVM 进行时间序列预测的步骤、原理和技巧。1. SVM原理概述支持向量机 (Support Vector Machine) 是一种二元分类算法，其核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来。最优超平面指的是距离两类样本点最近的超平面，其 margin 最大化。

支持向量机SVM的MATLAB分类预测实现

人心中的成见是一座大山…

03-17

417

原理：对于线性可分的数据集，SVM的目标是找到一个超平面，能将不同类别的数据点尽可能分开，使两类数据点到超平面的距离最大化。这个超平面可以用方程，w是超平面法向量，b是偏置项。

支持向量机SVM介绍以及MATLAB实现

热门推荐

爱听雨的犬猫

08-17

1万+

本文介绍了支持向量机(SVM)用于分类问题的介绍并且通过MATLAB将其实现。

分类预测 | MATLAB实现SVM支持向量机二分类预测

j_jinger的博客

01-18

1098

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的机器学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。其在二分类问题中的应用尤为突出，凭借其优越的泛化能力和对高维数据的处理能力，成为解决二分类问题的有力工具。本文将深入探讨SVM在二分类预测中的原理、优势、算法流程以及应用场景，并结合实际案例分析其性能表现。SVM的核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点最大程度地分开。在二维空间中，这个超平面是一条直线；在三维空间中，它是一个平面；

Code_supportvector_svmmatlab_matlab支持向量机源码_

09-30

在本资料包中，"Code_supportvector_svmmatlab_matlab支持向量机源码_" 提供了用MATLAB实现的支持向量机算法。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析环境，也是许多科研工作者和工程师首选的编程工具，尤其在处理...

精选资源

MATLAB实现SVM支持向量机时间序列预测（完整源码和数据）

10-18

本文将详细讲解如何使用MATLAB实现SVM（Support Vector Machine，支持向量机）进行时间序列预测，并结合提供的完整源码和数据进行分析。时间序列预测是一种广泛应用的统计方法，常用于经济、金融、气象等领域，预测...

精选资源

svm_svm预测_svmmatlab_支持向量机_预测_

10-01

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能地分开，同时保持尽可能大...

支持向量机进行预测（SVM）Matlab版.rar

05-14

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习方法，主要用于分类和回归分析。在本项目中，我们关注的是使用Matlab实现SVM来进行预测。Matlab作为一个广泛使用的数学计算软件，提供了丰富的工具箱...

支持向量机进行预测（SVM）Matlab版,svm支持向量机matlab代码,matlab

05-14

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习模型，主要用于分类和回归分析。在本资源中，提供的是Matlab版本的SVM实现，可以帮助用户在自己的项目中运用SVM进行预测任务。 SVM的核心思想是找到...

【算法与模型】One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验

最新发布

feizuiku0116的博客

12-08

913

One-Class SVM是一种经典的异常检测算法，特别适用于正常样本占绝大多数且难以获取足够异常样本的场景。本文全面解析其原理、应用和工程实践：首先介绍核心思想，通过核函数映射数据并建立正常边界；然后展示正确示例与常见错误（如参数失配、未标准化数据）；提供实用调试技巧如标准化、网格搜索参数、绘制决策边界；通过CPU时序数据检测实战演示应用；分享工程经验如定期重训练、结果平滑处理；最后解析数学原理与核函数选择。文章涵盖理论到实践，适合课程论文、AIOps项目及生产监控系统参考。

学习笔记二十五：支持向量机-核函数

dengdaijc的专栏

12-05

902

核函数是支持向量机(SVM)处理非线性分类问题的关键方法。它通过将数据映射到高维特征空间，使原本线性不可分的问题转化为线性可分问题，同时避免直接计算高维内积。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核(RBF核)，其中高斯核因强大的非线性能力最为常用。核函数选择直接影响模型性能，需要根据数据特点、问题规模进行权衡，通常从高斯核开始尝试并通过交叉验证调参。核函数组合可构造更复杂的核函数，为SVM提供灵活的非线性处理能力。

三个经典机器学习模型在遥感中的应用对比：随机森林、XGBoost、SVM谁更胜一筹？

weixin_48230888的博客

12-08

173

在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。因此，遥感随机森林建模与空间预测的应用能够有效提升遥感数据分析的精度和可靠性，是许多研究者关注的热点。此外，R语言在数据可视化方面的优势使得用户能够直观地展示模型的结果和变量的重要性，进一步提高了分析的可解释性和应用价值。因此，R语言中的随机森林工具因其易用性、灵活性和强大的功能，成为遥感数据分析中不可或缺的工具。（2）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

AMD rocr-libhsakmt分析系列3-1: Apertures

deeplyMind

12-08

470

本文详细介绍了AMD GPU HSA运行时中的Aperture（孔径）内存管理机制。Aperture作为虚拟地址空间的连续区域，通过SVM、GPUVM、Scratch等不同类型管理不同属性的内存。文章阐述了Aperture的核心数据结构、设计原理及7种具体类型的特点与使用场景，包括双操作策略、内存对象追踪等管理机制。重点分析了SVM Aperture如何实现CPU-GPU统一地址空间，以及初始化流程和典型应用场景。该机制通过精细设计实现了CPU和GPU之间的高效内存管理，支持从设备内存分配到用户内存注册等多

基于MATLAB实现SVM和集成特征的水稻病害图像识别系统

Dev7z的博客

12-05

767

着农业科技的进步，水稻病害的及时识别和精准分类对于提高水稻产量和质量具有重要意义。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和集成特征表示的水稻病害图像识别系统。该系统结合了颜色、形状和纹理等多种传统特征，采用特征融合方法提高病害识别的准确性。

完整调试的支持向量机SVM与核函数Matlab实现

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种经典的监督学习算法，广泛应用于分类与回归分析任务中。SVM的核心思想是通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类，使得不同类别的样本在该超平面的两侧尽可能...