基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究

最新推荐文章于 2025-11-24 15:38:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 15:38:40 发布 · 190 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#支持向量机 #分类 #机器学习

该研究采用交叉验证方法优化支持向量机(SVM)算法，对健康状态数据进行分类。通过对120例病人数据的训练，构建SVM模型，并用该模型预测60例病人数据，绘制并分析ROC曲线，得出测试集的AUC值，展示模型的预测性能。

基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究

基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究

采取了交叉验证的方法优化SVM,并且对原始的数据进行健康状态的分类技术研究

得到ROC曲线等。

 

 

 

有120例病人全部做训练组SVM的ROC曲线(，用这个模型通过计算预测60例病人的数据，根据模型预测得实际结果，绘制ROC曲线，得到结果

测试集的auc数值

code详细见

基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究采取了交叉验证的方法优化SVM,并且对原-机器学习文档类资源-优快云文库

计算机毕业设计之基于svm模型的心脏病数据分析及预测
2401_85505850的博客
07-12 644
心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）是全球范围内导致死亡的主要原因之一。其中，冠心病（Coronary Artery Disease, CAD）是最常见的一种心血管疾病，它严重影响患者的生活质量甚至生命安全。传统的冠心病诊断方法如心电图（ECG）、冠状动脉造影等，虽然准确率高，但往往需要较高的设备和操作成本，且不适用于大规模的筛查。近年来，随着生物信息学与大数据分析技术的发展，利用基因遗传信息来预测个体患病风险成为了研究的热点。
基于机器学习技术的情绪分类研究与应用
08-17
基于机器学习的情绪分类研究是一个多学科交叉的前沿领域，它不仅推动了人工智能技术的发展，也为人们更好地理解人类自身情绪提供了新的视角。随着算法的不断优化和数据集的不断完善，未来的情绪分类技术将在人机交互...
基于SVM的健康状态识别
qq_37240982的博客
07-28 478
基于SVM的健康状态识别
数据分析实战 | SVM算法——病例自动诊断分析
天下弈星~的博客
11-11 1862
使用python，利用支持向量机（SVM）算法对病例数据进行分类建模分析，最后实现病例自动诊断分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型应用及评价等。
分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测
Matlab245的博客
11-05 1059
支持向量机(SVM)和AdaBoost算法都是机器学习领域中广泛应用的分类算法，各自拥有独特的优势。SVM擅长处理高维数据和非线性可分问题，其核心思想是找到最大化分类间隔的超平面；而AdaBoost则是一种提升算法，通过迭代训练多个弱分类器并加权组合，最终形成一个强分类器，有效提高分类精度并降低过拟合风险。将两者结合，充分发挥各自优势，构建SVM-Adaboost集成分类器，能够显著提升多输入分类预测的准确性和鲁棒性，尤其在面对复杂、噪声较大的数据集时表现出色。
【SVM分类】基于改进粒子群优化算法的支持向量机分类识别方法IPSO-SVM附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
07-16 902
摘要： 支持向量机（SVM）作为一种强大的分类算法，在模式识别、机器学习等领域得到了广泛应用。然而，SVM 的性能高度依赖于核函数参数的选取，而核函数参数的优化是一个复杂且耗时的过程。为了克服这一缺陷，本文提出了一种基于改进粒子群优化算法（IPSO）的 SVM 分类识别方法 IPSO-SVM。该方法利用 IPSO 算法对 SVM 的核函数参数进行优化，从而提高 SVM 的分类性能。实验结果表明，IPSO-SVM 方法在多个数据集上的分类精度均优于传统的 SVM 方法，证明了该方法的有效性和可行性。
分类预测 | MATLAB实现SVM支持向量机二分类预测
Matlab245的博客
01-18 714
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；
分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)多特征分类预测
Matlab245的博客
11-21 962
支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 作为一种强大的机器学习算法，在多特征分类预测任务中展现出显著的优势。其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点最大限度地分开，从而实现高精度分类。然而，在实际应用中，如何有效地构建SVM模型，并针对多特征数据的特点进行优化，是取得良好预测效果的关键。本文将深入探讨SVM在多特征分类预测中的应用，涵盖模型构建、特征选择、参数优化以及模型评估等方面。一、 SVM模型构建及核心原理。
Transformer-SVM组合模型多特征分类预测/故障诊断（Matlab）
j_jinger的博客
11-29 997
近年来，随着工业自动化和信息技术的飞速发展，大量的传感器数据被采集用于设备状态监测和故障诊断。这些数据通常包含多种特征，涵盖时间域、频域和时频域等多个维度，如何有效地提取和利用这些多特征信息进行准确的分类预测和故障诊断成为一个重要的研究课题。传统的机器学习方法在处理高维、非线性数据时往往效果有限，而深度学习方法，特别是Transformer模型，凭借其强大的特征提取能力和并行计算优势，为解决这一问题提供了新的思路。
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究附Matlab代码
Matlab_jiqi的博客
04-03 750
数据分类预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，传统机器学习算法在处理高维复杂数据时往往面临挑战。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的混合模型（CNN-SVM）进行数据分类预测。该模型利用CNN强大的特征提取能力，自动学习数据的深层特征，并将提取的特征作为SVM的输入，利用SVM在小样本和高维空间中的优异泛化性能，实现更准确的数据分类。本文详细阐述了该模型的原理、架构以及训练过程，并结合具体应用场景，验证了该模型在故障识别方面的有效性和优越性。
基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究 基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究 采取了交叉验证的方法优化SVM,并且对原
05-30
标题和描述中提到的“基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究”着重探讨了如何通过交叉验证优化SVM模型，并利用该模型对健康状态数据进行有效分类。 交叉验证是一种统计学方法，用于评估模型的泛化能力。在SVM中，...
基于ABC-SVM模型的DGA数据分析用于变压器故障诊断的技术研究与应用 - 变压器故障诊断
07-28
实验结果显示，在六种不同运行状态下，改进后的ABC-SVM模型能够达到90%以上的分类精度，显著优于传统的SVM模型。此外，还讨论了一些实用性的细节，如特征选择、模型保存方式等。 适合人群：从事电力系统维护工作的...
基于度量的SVM分类算法在骨质疏松纹理分析上的应用
02-09
基于度量的SVM分类算法在骨质疏松纹理分析上的应用，实际上是一篇专注于探讨在医学领域，尤其是骨质疏松症研究中，如何使用特定的算法来提高骨组织图像纹理分析的准确性。该研究的具体内容涵盖以下几个方面： 1. ...
交叉验证优化SVM在健康状态分类中的应用研究
资源摘要信息:"基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究" 本研究聚焦于应用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法在健康状态分类中的应用，并采用交叉验证（cross-validation）的方法来优化SVM模型的...
支持向量机(SVM)深度解析：理解最大间隔原理
limenga102的专栏
11-21 520
想象你在纸上画了一些红色和蓝色的点，现在需要画一条线把这些点分开：目标：找到一条"最好"的分界线挑战：可能有很多条线都能分开这些点，哪条才是最好的？例子：区分猫和狗的照片每个照片可以用多个特征表示（大小、颜色、耳朵形状等）我们需要在特征空间中找到决策边界想象你在管理两个敌对国家的边境线，你需要划出一条分界线：糟糕的边界：紧挨着某个国家的城镇，任何小冲突都会波及平民良好的边界：在两个国家之间建立缓冲区，减少冲突风险在机器学习中，决策边界就是这条"分界线"，而间隔(margin)就是"缓冲区"
AAAI-2024《Multi-Class Support Vector Machine with Maximizing Minimum Margin》
Christo的博客
11-21 445
M3SVM 是一篇理论扎实、设计优雅、实验充分的多类 SVM 改进工作。它回归 SVM 最初“最大化间隔”的初心，通过 max–min 优化策略，有效提升了最难分的类别对的判别能力。其统一框架不仅涵盖了经典方法作为特例，还为深度学习中的线性分类层提供了新型正则化思路。尽管存在计算与调参方面的局限，但其核心思想对后续多类分类器设计具有重要启发意义。
GEE云端林业遥感：贯通森林分类、森林砍伐与退化监测、火灾评估、森林扰动监测、森林关键生理参数（树高/生物量/碳储量）反演等
最新发布
weixin_56135535的博客
11-24 314
摘要：谷歌地球引擎（GEE）凭借其云端计算与多源遥感数据优势，正推动林业遥感研究革新。本专题系统讲解GEE平台操作与AI技术融合应用，涵盖JavaScript编程、数据可视化及六大林业场景实践：1）多源数据森林分类；2）长时间序列变化监测；3）森林退化评估；4）火灾损失分级；5）LandTrendr扰动追踪；6）激光雷达参数反演。通过案例教学，学员将掌握从数据处理到模型构建的全流程技能，并学习运用AI工具提升分析效率，为林业资源管理提供智能化解决方案。
【大数据技术07】分类和聚类算法
2301_80464369的博客
11-24 644
摘要 本文介绍了两种分类分析算法：决策树和朴素贝叶斯分类。决策树通过递归选择最优分裂属性（如ID3算法使用信息增益）构建分类模型，其核心是信息熵理论，用于衡量不确定性。朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理，假设特征独立，通过计算后验概率最大化进行分类。两种方法均能有效处理离散或连续数据，适用于不同场景的分类任务，如垃圾邮件识别或客户行为预测。
在云主机中实现基于随机森林模型的胎儿健康分类：利用胎心宫缩监护图（CTG）数据进行机器学习预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 298
在云主机中实现基于随机森林模型的胎儿健康分类：利用胎心宫缩监护图（CTG）数据进行机器学习预测
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

交通上的硅基思维

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值