SVM分类算法.zip_分类 matlab_svm 分类 matlab_matlab例程

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="generator" content="pdf2htmlEX"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/base/css/base.min.css"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/base/css/fancy.min.css"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/625d2f7bbe9ad24cfa7bc4e7/raw.css"> <script src="https://static.pudn.com/base/js/compatibility.min.js"></script> <script src="https://static.pudn.com/base/js/pdf2htmlEX.min.js"></script> <script> try{ pdf2htmlEX.defaultViewer = new pdf2htmlEX.Viewer({}); }catch(e){} </script> <title></title> </head> <body> <div id="sidebar" style="display: none"> <div id="outline"> </div> </div> <div id="pf1" class="pf w0 h0" data-page-no="1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/625d2f7bbe9ad24cfa7bc4e7/bg1.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x1 h3 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数据挖掘实验报告</div><div class="t m0 x2 h4 y3 ff2 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0"> ——svm 分类算法</div><div class="t m0 x3 h5 y4 ff1 fs3 fc0 sc0 ls0 ws0">学号：111060896 姓名：王建</div><div class="t m0 x4 h6 y5 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">一、数据源说明</div><div class="t m0 x5 h6 y6 ff2 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">1、 数据源说远和理解：</div><div class="t m0 x6 h7 y7 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">采用的实验数据源为第  组：</div><div class="t m0 x6 h8 y8 ff4 fs4 fc1 sc1 ls0 ws0"></div><div class="t m0 x7 h7 y9 ff4 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">这个数据集用来训练和检验预测模型，并且建立了一个 ! 个</div><div class="t m0 x7 h7 ya ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">客户的记录的描述。每个记录由 ! 个属性组成，包含社会人口数据（属性 "#$%）和</div><div class="t m0 x7 h7 yb ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">产品的所有关系（属性 $$#!）。社会人口数据是由派生邮政编码派生而来的，生活</div><div class="t m0 x7 h7 yc ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">在具有相同邮政编码地区的所有客户都具有相同的社会人口属性。第 ! 个属性：“大</div><div class="t m0 x7 h7 yd ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">篷车：家庭移动政策” ，是我们的目标变量。共有 ! 条记录，根据要求，全部用</div><div class="t m0 x7 h7 ye ff1 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">来训练。</div><div class="t m0 x7 h7 yf ff4 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">&'这个数据集是需要预测（ $ 个客户记录）的数据集。它和</div><div class="t m0 x7 h7 y10 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0"> 它具有相同的格式，只是没有最后一列的目标记录。我们只希望</div><div class="t m0 x7 h7 y11 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">返回预测目标的列表集，所有数据集都用制表符进行分隔。共有 $%（自己加了三</div><div class="t m0 x7 h7 y12 ff1 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">条数据），根据要求，用来做预测。</div><div class="t m0 x7 h7 y13 ff4 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">()：最终的目标评估数据。这是一个实际情况下的目标数据，将与</div><div class="t m0 x7 h7 y14 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">我们预测的结果进行校验。我们的预测结果将放在 * 文件中。</div><div class="t m0 x7 h7 y15 ff1 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">数据集理解：本实验任务可以理解为分类问题，即分为  类，也就是数据源的第 !</div><div class="t m0 x7 h7 y16 ff1 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">列，可以分为 、" 两类。我们首先需要对  进行训练，生成</div><div class="t m0 x7 h7 y17 ff4 fs4 fc2 sc1 ls0 ws0">+*，再根据 +* 进行预测。</div><div class="t m0 x5 h6 y18 ff2 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">2、 数据清理</div><div class="t m0 x6 h7 y19 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">代码中需要对数据集进行缩放的目的在于：</div><div class="t m0 x6 h7 y1a ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">、避免一些特征值范围过大而另一些特征值范围过小；</div><div class="t m0 x6 h7 y1b ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">、避免在训练时为了计算核函数而计算内积的时候引起数值计算的困难。因此，</div><div class="t m0 x6 h7 y1c ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">通常将数据缩放到 ,#"-"./或者是 ,-"./之间。</div><div class="t m0 x4 h6 y1d ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">二、数据挖掘的算法说明</div><div class="t m0 x6 h6 y1e ff2 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">1、svm 算法说明</div><div class="t m0 x8 h6 y1f ff4 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">)'0 软件包是台湾大学林智仁1#21博士等用 33实现</div><div class="t m0 x8 h6 y20 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">的 )'0 库，并且拥有 *4-* 等工具箱或者代码-移植和使用都</div><div class="t m0 x8 h6 y21 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">比较方便它可以解决分类问题包括 #)'、#)'、回归问题包括</div><div class="t m0 x8 h6 y22 ff4 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">#)'5、#)'5以及分布估计#*#)'0等问题，提供了线性、</div><div class="t m0 x8 h6 y23 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">多项式、径向基和 ) 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解</div><div class="t m0 x8 h6 y24 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概</div></div><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div> </body> </html>

<div id="pf2" class="pf w0 h0" data-page-no="2"><div class="pc pc2 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/625d2f7bbe9ad24cfa7bc4e7/bg2.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x8 h6 y25 ff5 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">率估计等。</div><div class="t m0 x6 h6 y26 ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">2、实现过程</div><div class="t m0 x6 h7 y27 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">在源程序里面，主要由以下  个函数来实现：</div><div class="t m0 x6 h8 y28 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">"67+*8671674*84-</div><div class="t m0 x6 h8 y29 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">6789</div><div class="t m0 x6 h7 y2a ff5 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">该函数用来做训练，参数 4，是 674* 类型数据，具体结构定义如</div><div class="t m0 x6 h7 y2b ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">下：</div><div class="t m0 x6 h7 y2c ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">674*::存储本次参加运算的所有样本数据集，及其所属类别。</div><div class="t m0 x6 h8 y2d ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">;</div><div class="t m0 x6 h7 y2e ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">19::记录样本总数</div><div class="t m0 x6 h7 y9 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">+4*89::指向样本所属类别的数组</div><div class="t m0 x6 h7 ya ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">67+889::指向一个存储内容为指针的数组</div><div class="t m0 x6 h8 y2f ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0"><9</div><div class="t m0 x6 h7 yc ff5 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">其中 67+ 的结构体定义如下：</div><div class="t m0 x6 h7 yd ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">67+::用来存储输入空间中的单个特征</div><div class="t m0 x6 h8 y30 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">;</div><div class="t m0 x6 h7 y31 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">11+9::输入空间序号，假设输入空间数为 </div><div class="t m0 x6 h7 yf ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">+4*6*9::该输入空间的值</div><div class="t m0 x6 h8 y32 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0"><9</div><div class="t m0 x6 h7 y11 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">所以，4 也可以说是问题的指针，它指向样本数据的类别和输入向量，在内存</div><div class="t m0 x6 h7 y12 ff1 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">中的具体结构图如下：</div></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>