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MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测
MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,分四类预测; 4.data为数据集,excel数据,前多列输入,最后输出四类标签,主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法,其主要思想是将支持向量机(SVM)和AdaBoost算法相结合,通过多输入模型进行预测。 具体流程如下: 数据预处理:对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取:利用SVM模型对数据进行特征提取,得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练:利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合,得到最终的预测结果。 模型评估:对预测结果进行评估。 模型优化:根据评估结果对模型进行优化,可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos
2023-12-11 12:48:07
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matlab
支持向量机
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金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,GJO-BiLSTM分类预测,多输入单输出 多特征输入单输出的二
金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,GJO-BiLSTM分类预测,多输入单输出。 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。
2023-12-11 12:21:46
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神经网络
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“关系点图解法”在水化学分类上的尝试性探讨——以酂城矿区浅层地下水水化学特征为例
结合实例,并以充分的图表数据,详解了"关系点图解法"的水化学分类法及图中显现出的水化学特征,并与大家熟知且一直沿用的"舒卡列夫"及"皮帕尔"分类方法进行比较,结果表明:"关系点图解法"同前二者反映出的水化学特征总体一致、结果可靠。在3个"关系图"中,不仅能直观地显现出阴(或阳)离子含量的分布区间,同时也能直接读取水化学类型。
2023-12-08 22:00:52
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行业研究
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基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率 多特征输入单输出的二分
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率。 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。
2023-12-07 13:52:07
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网络
网络
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麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 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。
2023-12-07 13:30:14
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支持向量机
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麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测 多特征输入单输出的
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测。 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。
2023-12-07 13:28:01
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灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多分类
灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型。 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
2023-12-05 00:52:15
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1
matlab贝叶斯分类器
贝叶斯分类器设计的一个matlab程序,希望对大家有用
2023-12-03 11:09:55
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贝叶斯
matlab
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GBT4754-2017国民经济行业分类.xlsx
GBT4754—2017国民经济行业分类文件:内含规整之后的excel文件,可一键导入数据库,如mysql等
2023-11-29 16:56:58
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国民经济行业分类
excel
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