svm.rar

  • 华小为
    了解作者
  • matlab
    开发工具
  • 1KB
    文件大小
  • rar
    文件格式
  • 0
    收藏次数
  • 10 积分
    下载积分
  • 4
    下载次数
  • 2019-03-08 16:41
    上传日期
SVM算法是的发生过的话费旮说句话大概水电费感受到很过分
svm.rar
  • svm
  • ann_fenlei_2.m
    2.5KB
内容介绍
%% 清空环境变量 close all; clear; clc; load('dataset_fore_train.mat') load('dataset_fore_test.mat') load('type_train_61.mat') load('type_test_61.mat') load('type_test_6.mat') load('type_train_6.mat') load('in.mat') %% 读入数据 output_train_1=zeros(235053,2); output_test_1=zeros(52920,2); train_input=dataset_fore_train(:,1:24); for i=1:235053 if dataset_fore_train(i,25)>10 output_train(i)=2; else output_train(i)=1; end output_train_1(i,output_train(i))=1; end train_out=output_train_1'; test_input=dataset_fore_test(:,1:24); for i=1:52920 if dataset_fore_test(i,25)>10 output_test(i)=2; else output_test(i)=1; end output_test_1(i,output_test(i))=1; end [m,test_out]=max(output_test_1'); %% 数据预处理 % 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间 [mtrain,ntrain] = size(train_input); [mtest,ntest] = size(test_input); dataset = [train_input;test_input]; % mapminmax为MATLAB自带的归一化函数 [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1); dataset_scale = dataset_scale'; train_input = dataset_scale(1:mtrain,:); test_input = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: ); net = newff( minmax(train_input') , [100 2] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ; net.trainparam.show = 50 ;% 显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs = 1000 ;%最大迭代次数(学习次数) net.trainparam.goal = 0.001 ;%神经网络训练的目标误差 net.trainParam.lr = 0.01 ;%学习速率(Learning rate) net = train( net, train_input', train_out) ; Y = sim( net , test_input'); [m,predict_label]=max(Y); count=0; count_1=0; count_2=0; for i=1:52920 if predict_label(i)==test_out(i) count=count+1; end if test_out(i)==1 if predict_label(i)==test_out(i) count_1=count_1+1; end end if test_out(i)==2 if predict_label(i)==test_out(i) count_2=count_2+1; end end end [m,n]=size(find(test_out==1)); ac1=count_1/n [m,n]=size(find(test_out==2)); ac2=count_2/n ac=count/52920 % count=0; % for i=1:52920 % if predict_label(i)==test_out(i) % count=count+1; % end % % end % ac=count/52920 %% 结果分析 % 测试集的实际分类和预测分类图 % 通过图可以看出只有一个测试样本是被错分的 figure; hold on; plot(test_out,'bo'); plot(predict_label,'r*'); xlabel('测试集样本','FontSize',12); ylabel('类别标签','FontSize',12); legend('实际测试集分类','预测测试集分类'); title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12); grid on;
评论
    相关推荐
    • SVM.zip
      基于SVM实现了对于数据的线性分类,并且附带了使用的数据
    • SVM.rar
      这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法 1、工具箱:LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱:OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具...
    • SVM.rar
      crop yeild prediction using SVM
    • SVM.rar
      用python代码实现svm向量机,如果有错误希望大家多多指正
    • RSVM
      RSVM 该源代码是根据以下算法进行编程的: R. Collobert,F.Sinz,J.Weston,L.Bottou,“采用凸性实现可伸缩性”,Proc。 23th Int。 Conf。 马赫Learn。,2006年,第201-208页。 如果您使用该代码进行研究,请...
    • matlab实现svm.zip
      matlab实现svm
    • svm opencv
      直接将图片分类好放进完好、破损文件夹,完好文件夹全体重命名为1破损文件夹全体重命名为2,测试文件夹全体重命名为3,重命名后后即可运行项目,完成svm分类训练出分类模型svm.xml,并进行预测图片分类。
    • SVM.rar
      SVM machine learning
    • svm-master.zip
      svm基本示例:手写字体的识别、预测动物年龄等等。
    • SVM.rar
      svm功能,用于测试训练,其中含有大量程序,可以选择使用。