随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.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； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

POJ 题目 分类

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为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

究现状和存在问题研究现状：随着互联网的普及，电子邮件已成为人们重要的通讯工具之一。然而，随着电子邮件使用量的增加，垃圾邮件也随之增加，给用户带来诸多不便。在中国，相关部门已经开始关注垃圾邮件问题，并采取一些措施进行处理。然而，目前的处理方式仍然不够高效和准确。 存在问题：目前存在的主要问题是垃圾邮件的分类不准确和效率较低。传统的分类方法主要依赖于规则设置和人工判断，但这种方法无法应对日益增多和多样化的垃圾邮件。此外，目前的垃圾邮件过滤系统仍然存在漏网之鱼的情况，无法做到全面过滤。 三、研究内容和方法研究内容：本文旨在利用python设计一个垃圾邮件分类系统，通过分析邮件的内容、发件人、附件等信息，实现准确、高效的垃圾邮件分类。 研究方法：本文将采用机器学习算法和自然语言处理技术，通过训练模型和构建分类器，对邮件进行分类。具体步骤包括：收集和预处理垃圾邮件样本数据，提取特征，训练分类器，评估分类器的效果，优化分类系统。 四、预期成果和意义预期成果：通过设计并实现一个垃圾邮件分类系统，实现对邮件的准确分类和过滤，提高用户使用电子邮件的效率和体验。 意义：本研究的成果可以为电子邮件系统的改进提供一种新的思路和方法，提高垃圾邮件分类的准确度和效率。同时，它也将为人们提供更好的网络环境和信息安全保障，推动信息化的发展。

提出了一种融合全局和局部深度特征（GLDFB）的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合，利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征，完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明，相比现有方法，所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

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