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。

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蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-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。

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

四种天气图片数据分类（pytorch）

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本程序有数据集，有程序代码。本程序是将手写数字图像作为特征输入SVM，最终得到10分类，准确率约90%

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针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79

svm多分类 该项目使用MNIST手写数字进行分类问题。在本教程中，我将使用带有原始像素特征的支持向量机（SVM）算法。该解决方案是用python编写的，使用scikit学习易用机器学习库。