基于支持向量机算法 SVM 实现情感识别系统的 MATLAB 代码

于 2023-05-10 00:40:36 发布
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文章标签： 支持向量机 算法 matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/130591990
本文介绍了如何使用支持向量机（SVM）算法在 MATLAB 中实现情感识别系统，主要涉及数据集准备（如IMDB电影评论数据集）、文本到数值的转换、特征提取（TF-IDF方法）以及SVM分类器的训练过程。

基于支持向量机算法 SVM 实现情感识别系统的 MATLAB 代码

情感识别是自然语言处理中的一个热门研究领域，它可以帮助机器理解人类的情感信息。本文将介绍如何使用支持向量机（SVM）算法实现情感识别系统，并提供相应的 MATLAB 代码。

  1. 数据集准备

我们使用的数据集是IMDB电影评论数据集，其中包含25,000条电影评论，其中一半是正面评价，一半是负面评价。我们需要将这些评论转换成数字表示才能让计算机理解。

在这里，我们使用了Text Analytics Toolbox 中的 bagOfWords 函数将文本转换为数字形式。具体来说，我们将每个评论看做一个文档，将词汇表构建为所有评论中出现的单词，并使用 bagOfWords 函数将每个文档表示为一个二进制向量，其中向量的第 i 个元素表示第 i 个单词是否出现在该评论中。

  1. 特征提取

在SVM算法中，每个样本都应该有一个确定的特征向量。在情感分析中，我们可以把每个单词作为特征，但是这样会使得特征向量非常稀疏，而且可能带来很多无用的信息。为了避免这种情况，我们使用了一种称为TF-IDF的方法来提取有用的特征。

在这里，我们使用了Text Analytics Toolbox 中的 tfidf 函数来计算每个单词的TF-IDF值，然后再使用 fitcecoc 函数训练一个多类别SVM分类器。

  1. 代码实现

                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

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【语音识别】基于支持向量机算法svm实现情感识别系统matlab代码

				
			

			

				

					qq_59747472的博客
				

				

					11-20
					
					1543
					
				

			

		

		

			
				
1 简介

为了提高语音情感识别系统的识别率，研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素，其次依据这些因素，结合 Fisher 准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音数据库进行 5 种情感的识别测试，测试结果表明 Fisher 准则和最大熵方法相融合能够有效地提高语音情感识别准确率。
































2 部分代码


functionvarargout=main(varargin...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
【情感识别】基于支持向量机算法svm实现情感识别系统附matlab代码

				
			

			

				

					qq_59747472的博客
				

				

					01-11
					
					1254
					
				

			

		

		

			
				
1 简介

为了提高语音情感识别系统的识别率，研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素，其次依据这些因素，结合 Fisher 准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音数据库进行 5 种情感的识别测试，测试结果表明 Fisher 准则和最大熵方法相融合能够有效地提高语音情感识别准确率。



























2 部分代码


function varargout = main(varargin)
% MA

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
SVM简单代码实现MATLAB

					
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一、前言
在推导出SVM公式的基础上，就可以考虑动手实现了。SVM解决分类问题，这里用MATLAB来实现，具体就不多说了，所以首先给出两种标记不同的点，然后分别标记为+1，-1。先训练，再测试，最后画图展示出来。代码也是主演参考的别人的，有加上自己的理解注释。
二、流程及实现

1.流程图




2.大家对二次规划可能有点陌生，可以查看帮助文档或者百度，讲解得都很详细，下面是我

			
		

	





	

		

			

				
					
【情感识别】基于支持向量机（SVM）实现语音情感识别matlab源码.zip

				
			

			

				

					10-20
				

			

		

		

			
				
【情感识别】基于支持向量机（SVM）实现语音情感识别matlab源码.zip

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
SVM详解

				
			

			

				

					yangmei3668038的专栏
				

				

					03-04
					
					1374
					
				

			

		

		

			
				
解释较为详细

转自http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html

（一）SVM的八股简介

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM的matlab代码

				
			

			

				

					12-11
				

			

		

		

			
				
SVM的matlab代码实现。

			
		

	





	

		

			

				
					
情感语音识别代码matlab

				
			

			

				

					05-10
				

			

		

		

			
				
语音情感识别    通过特定人语音情感数据库的建立；语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。其中分类器采用混合高斯分布模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
【语音识别】基于支持向量机算法svm实现情感识别系统matlab代码.zip

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
【语音识别】基于支持向量机算法svm实现情感识别系统matlab代码  在这个项目中，我们探讨了如何利用支持向量机（SVM）算法在MATLAB环境中建立一个情感识别系统，尤其关注于语音信号的处理和分析。语音识别是人工智能...

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM源代码[Matlab]

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
Matlab写的SVM源代码 代码质量还是挺好的 开放下载~

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM算法-matlab代码

				
			

			

				

					11-17
				

			

		

		

			
				
SVM算法的代码，用matlab实现的，可直接用，很方便，下载即可用！该算法可用于机器学习分类研究，是一种典型的分类算法，非常适合论文实验。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB情境情感识别网络

				
			

			

				

					03-18
				

			

		

		

			
				
在MATLAB下复现CVPR 2017 EMOTIC情景情感识别的实验，需要预处理数据和额外下载数据集。
链接：http://sunai.uoc.edu/emotic/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

			
		

	





	

		

			

				
					
语音情感识别系统matlab仿真

				
			

			

				

					06-03
				

			

		

		

			
				
过特定人语音情感数据库的建立；语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。其中分类器采用混合高斯分布模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab版SVM代码，线性和非线性，拿来及可用

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
这个代码是运行好的，拿来就可用。编写简洁易懂

			
		

	





	

		

			

				
					
基于MATLAB的svm分类器代码实现

				
			

			

				

					07-16
				

			

		

		

			
				
基于MATLAB的svm分类器代码实现基于MATLAB的svm分类器代码实现

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM用MATLAB实现

				
			

			

				

					03-21
				

			

		

		

			
				
matlab 实现SVM代码，及对代码及原理的详细说明。对于初学者是非常全面的资料。

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像识别】基于PCA+SVM 表情识别评分系统matlab代码

				
			

			

				

					m0_60703264的博客
				

				

					11-21
					
					699
					
				

			

		

		

			
				
PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其中重要的参数进行调优,最终达到90%的识别成功率.再经真实人脸的训练与测试,达到了73%的真实人脸识别成功率.​。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB 车牌识别程序介绍 SVM、神经网络[毕业设计]

				
			

			

				

					叮当说的博客
				

				

					02-16
					
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这个文章介绍使用matlab 识别车牌内的信息


			
		

	





	

		

			

				
					
视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（9）-SVM算法

				
			

			

				

					sinat_34897952的博客
				

				

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视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（9）-SVM算法）1. SVM算法2. Matlab仿真3. 仿真结果4. 小结
1. SVM算法
SVM（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行设计调整也可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。
支持向量机（SVM）是从数据中找出一个数据的分割超平面。将两个类别的数据完全分割开，并且在

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM matlab 代码详解说明

				
			

			

				

					aig8440的博客
				

				

					02-20
					
					2467
					
				

			

		

		

			
				
x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1];
%其中，（x,y）代表二维的数据点，z 表示相应点的类型属性。

data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点
groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签
figure;
subplot(2,2,1);...

			
		

	





	

		

			

				
					
情感识别系统——基于支持向量机算法(svm)附带matlab代码实现

				
			

			

				

					10-27
				

			

		

		

			
				
下面给出一个用Matlab实现情感识别系统的示例代码：  ```matlab % 导入情感数据集 data = importdata('emotion_data.txt');  % 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; trainSize = int32(length(data) * trainRatio)...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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