说明:逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的欧几里得空间。我们我们的研究结果基于谐波分析表征所有的点积内核中的经典理论结果,并使用它来定义随机的特征映射到本机的点积...
matlab 随机 产品 内核 特性
说明:预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外,了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络(NN)和支持向量机(SVM)预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的,我们创造了六个二进制分类器区分类...
matlab 神经网络 预测 利用 支持 结构 向量 蛋白质
说明:基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE
基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA
说明:包含PCA,LDA降维方法和SVM等分类器; 主成分分析方法从本质上来说,是一种把高维数据空间降到低维数据空间中,目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射,目的是达到对整体类别而言,达到类内紧致,类间离散。这样带有类别信息的投影...
matlab 识别 统计 模式
说明:包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有小波分析的盲信号处理,实现了对10个数字音的识别,使用起来非常方便,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。
说明:有循环检测,周期性检测,虚拟力的无线传感网络覆盖,实现了对10个数字音的识别,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括回归分析和概率统计,针对EMD方法的不足。
算法 下载 程序 推荐 混合 粒子 均值
说明:应用背景Matlab中的下列项目包含用于改变位置选择的对象的源代码和实例。读取文件和偏移到所选对象的坐标本项目中包含的源代码和文件在项目文件部分中列出,请确保所列源代码是否满足您的需要。关键技术将提供一个技术,它认为的概述是与形成了支持向量机的结果超平面比较实现了一个非常简单的方法(SVM)在分开的...
matlab 选择 对象 位置 改变