SVM分类器-LS-SVM（二）

最新推荐文章于 2023-09-12 05:39:53 发布
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分类专栏： 【4】Cassifiter Machine Learning 【2】专项_SVM
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本文介绍如何安装及使用LS-SVM工具箱，包括分类与回归两个方面。首先指导用户下载并安装LS-SVM，然后详细说明如何利用该工具箱进行数据分类和回归分析。

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【lssvm分类】基于最小二乘支持向量机lssvm实现数据分类matlab代码
qq_59747472的博客
03-19 663
1 简介 2 部分代码 %LS-SVM模型参数初始化clcclearaa=xlsread('数据集.xlsx')%% 重构矩阵P=aa(:,1:2);T=aa(:,3);type = 'f';kernel='RBF_kernel';preprocess='original';gam = 3;sig2 = 0.6;%进行模型训练model = initlssvm(P,T,type,gam,sig2,kernel); model = trainlssvm(model);%回归预测predictlabe
基于LSSVM的分类器，用于iris的三种分类，.rar
03-08
对iris数据集进行分类，基于lssvm,用matlab编写，里面有代码运行图，可以直接运行。里面还有lsssvm工具箱函数，不用另下lssvm工具箱。打开iris.m就可以直接运行。
lssvm分类系统
11-05
读取excel数据，利用lssvm对数据进行分类
利用lssvm实现多分类和二分类，应用于轴承故障诊断，分类和回归
12-16
输入数据描述：轴承故障数据，故障有十类，利用滑动窗口进行数据采样，一个样本大小为1024，每类故障有1000个样本，总共10000个样本，输入数据形式为10000x1024，相当于1024个变量，标签采用one-hot编码， 参数调整：gamma：惩罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己选择） sigma：核函数宽度（自己调参）
LSSVM工具箱的多分类问题
03-08
lssvm多分类模板， 先说LSSVM分类，LSSVM和SVM的区别就在于，LSSVM把原方法的不等式约束变为等式约束，从而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原问题是QP问题，而在LSSVM中则是一个解线性方程组的问题
LS-SVM.rar_LS-SVM分类_ls-svm_ls-svm 回归_site:www.pudn.com_svm回归
09-23
在MATLAB中，我们可以利用内置的`svmtrain`函数训练LS-SVM分类器，并使用`svmpredict`进行预测。需要注意的是，选择合适的核函数（如线性、多项式、高斯RBF等）对模型性能至关重要。 对于回归问题，LS-SVM采用同样...
Regression_LS_SVMlab.rar_SVM分类_SVM多类分类器_matlab分类_分类
09-20
总之，这个资源提供了一个实际操作SVM分类器的机会，尤其是对于两类和多类分类问题。通过运行和理解"Regression_LS_SVMlab.m"，你可以深入学习SVM的工作原理，掌握如何在MATLAB中实现和支持向量机的参数调优。
LS-SVMLab-v1.7：睡眠监测SVM分类器的家庭应用
LS-SVMLab-v1.7是一个专门设计用于脑电睡眠分期的svm分类器软件包，它通过支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法对睡眠进行监测与分类。该软件包的使用场景广泛，尤其适用于家庭环境，通过监测人的睡眠...
SVM和LS-SVM的分类效果对比matlab代码
05-30
以下是使用 Matlab 对 SVM 和 LS-SVM 的分类效果进行对比的一个...另外，我们在定义 LS-SVM 模型时将 BoxConstraint 参数设置为无穷大，这意味着我们不对分类器的容错能力进行限制，从而使得模型更容易过拟合训练数据。
SVMFirstLook:关于 SVM、scikit-learn 的一些执行
07-02
分类对比： 线性模型：与感知器比较 plot_linear_model.py plot_perceptron_test1.py（不同的coef_init 和intercept_init） plot_perceptron_test2.py（不同顺序） 非线性模型：解释svm的性能对不同内核的敏感度...
lssvm算法-神经网络学习
11-09
lssvm算法适用于各类学习，倾侧有效。相关学习的研究者欢迎参考
LSSVM工具箱中文版-LS-SVM.doc
08-13
LSSVM工具箱中文版-LS-SVM.doc 高手翻译的，拿来分享。
LS-SVM（中文）库文件指导手册（最小支持向量机）.zip
11-13
目前LS- SVMlab工具箱用户指南包含了大量MATALAB中LS - SVM算法的实现，其中涉及分类，回归，时间序列预测和无监督学习。所有的功能都已经用Matlab从R2008a，R2008b，R2009a测试，工具箱中参考命令都以打印字体书写。
lssvm参考程序
02-04
lssvm参考程序，方便初学者参考学习很不错希望有帮助
LS_SVM.rar_MATLAB SVM回归_ls svm_ls-svm回归_支持向量回归_支持向量机
07-15
最小二乘支持向量机,用于多元非线性回归分析,非线性拟合与预测
LSSVM分类和回归
热门推荐
蜀山小道士的blog
09-04 1万+
LSSVM-回归 gamma = 100; sig2 = 13; type = 'function estimation'; %训练模型 [alpha,b] = trainlssvm({x_train,y_train,type,gamma,sig2,'RBF_kernel'}); %模型预测 predict_train = simlssvm({x_train,y_train,type,gam...
【LSSVM分类】基于matlab灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据分类（多输入多分类）【含Matlab源码 1558期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-29 2008
灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据分类（多输入多分类） 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行分类、函数估计、时间序列预测和无监督学习附Matlab代码
qq_59747472的博客
11-17 611
最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束, 且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题, 提高求解问题的速度和收敛精度。常用的核函数种类：2、LSSVM工具箱的使用方法2.1 最小二乘支持向量机Matlab工具箱下载链接：https://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/（毫无疑问下载最新版本）
基于粒子群算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）实现数据分类
最新发布
2301_79325657的博客
09-12 306
在本篇文章中，我们将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来优化最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）以实现数据分类。LS-SVM是一种非概率二分类方法，它通过将输入数据映射到高维特征空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来实现分类。通过将粒子群算法与最小乘支持向量机相结合，我们能够通过优化算法找到最优的超平面参数，从而提高LS-SVM模型在数据分类问题上的准确性和性能。
LS-SVM参数优化与加速研究
SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次...
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