说明：svm GUI能够实现支持向量机的界面操作，支持向量机比神经网络功能强大，能够实现分类和识别

SVM--GUI--matlab matlab-GUI svm-GUI 支持向量分类 GUI---SVM

说明：分类和回归。 Matlab工具箱基于快速的LS-SVM训练和仿真算法构建。相应的函数调用可用于分类和函数估计。 plotlssvm函数显示模型的仿真结果和训练区域中的点。

分类与回归 工具箱 LS-SVM 算法 函数 plotlssvm

说明：利用粒子群算法对支持向量机（SVM）进行分类优化

SVMcgForRegress 粒子群-支持向量机 粒子群算法-优化-SVM psoSVMcgForregress 粒子-群算法-优化-SVM

说明：关于SVM处理分类问题的网格方法寻找最优参数的脚本文件，可以参照

网格SVM 网格-svm SVMcgForClass SVMcgForClass SVMcgForClass.m

说明：利用Ｍａｔｌａｂ中ｓｖｍ分类工具包对体育类图像进行分类处理，首先要将视频提取成图片，然后对图片进行特征提取，选取的特征是Ｈｓｖ颜色特征，最后利用ＳＶＭ工具包对已经提取的特征进行分类处理

matlab 分类 视频 体育

说明：基于支持向量机的离线签名验证

分类 svm

说明：通过matlab代码，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，到达过程是的泊松过程，Relief计算分类权重，D-S证据理论数据融合，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

matlab 分类 算法 源代码 ID 一个 决策 好使

说明：这个程序是我们组最近做的基于支持向量机（SVM）的声音识别实例，利用声音信号的梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数提取出声音信号的特征向量，然后建立一个基于支持向量机的分类模型实现声音的识别，这里是完整的MATLAB程序，可直接运行。

向量机 SVM 声音识别 梅尔倒谱系数 线性预测倒谱系数

说明：局部性约束线性编码 （LLC）这可以看成是 LCC 的快速实现，利用项目纳入每个描述符的局部性约束其局部坐标系。实验结果表明，通过使用 LLC 生成最终表示形式 （图 1）代码可以达到令人印象深刻的影像分类精度甚至与线性支持向量机分类器。此外，优化采用 LLC 的问题具有解析解，计算的复杂性在哪里只...

matlab 分类 图像 代码 LLCmatlab

说明：一种神经网络算法：极限学习机（ELM)，包括分类和回归，仿真验证无误，适合初学者练习。

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