可直接运行。基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计

KaggleLeaf分类 Kaggle竞赛“植物幼苗分类”

在PPI数据集上用图卷积神经网络实现节点分类，包括GCN分类网络搭建、PPI数据集的数据预处理，以及节点分类网络的训练和测试代码。

基于最小二乘支持向量机LSSVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

SSA-LSSVM分类预测 | Matlab 麻雀优化最小二乘支持向量机分类预测 自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。

压缩包里面包含完整的程序以及数据，有不懂的地方可以随时问，包教包会！另外需要其他程序的也可以问，本人985博士在读，擅长与机器人相关的程序。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

1. Matlab实现随机森林算法的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 和 重要性结果图 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

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120类花卉分类数据，已经分好了，由于数据太大，分两次上传，这次只上传了62类，剩下的40类下次上传。