说明:详细介绍了LIBSVM(由台湾大学教授编写SVM程序)使用方法,包括前期数据处理,数据导入,训练以及预测
说明:电量预警分析,关于SVM算法的数据集和代码里面都有。
说明:wine数据来源是UCI数据库,记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析,数据含有178样本,每个样本含有13个特征分量,每个样本类别都有各自标签,178样本50%做训练集,另外50%做预测集,将训练集SVM分类建模
说明:SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别 Matlab 代码 有案例 方便学习
说明:用matlab编写的源程序,作用是对线性svm分类器参数C的最佳值选择,以此更好的对数据集进行训练和预测。
说明:用于图像处理的独立分量分析,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。