说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

matlab 分类 svm 进行 非线性

说明：一个简单的PCA计算，用于从图像集中提取特征并使用svm进行分类。

matlab 分类 pca svm 提取 基于 特征

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：一种很容易理解的svm matlab工具箱，可用于分类，回归，并附有很多示例。

svm-toolbox SVM--快速 回归 matlab工具箱 simple-svm-toolbox

说明：具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用matlab实现，可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序

分类识别系统 操作系统实验 分类系统设计 svm向量机 分类GUI

说明：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问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量

说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

matlab 识别 svm 字体 手写 基于

说明：支持向量机SVM可以使用多分类的问题，本次的代码实现的就是这个功能，里面含有训练和测试数据，分别含有12类标签，也就是都分为12类，另外代码采用了神经网络中的one-versus-one的思想，将数据分类K（K-1）/2个子类，分别调用SVM方法实现

matlab 分类 svm 方法 实现

说明：SVM一般用于二分类的处理，此代码使用林智仁的SVM工具包进行数据的多分类，使用UCI数据集IRIS数据进行测试，效果良好。

matlab 分类 svm

说明：一个matlab的工具包，里面包括一些分类器 例如 KNN KMEAN SVM NETLAB 等等有很多.

KNN-SVM svm-knn MATLAB-分类器 SVM分类器-matlab SVM分类