svm结果读取，对01序列进行统计，并且输出统计结果，默认为window和other

具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现GUI_PR_SVM

传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法进行过采样。实验部分将其应用在UCI数据集中并同其他采样算法比较,结果表明文中算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高。

乳腺癌数据集

摘 要 ： 针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。 该算法首先利用分 割 算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位 置进行标记和归一 化处理 ,然后利 用HOG 特 征提 取 标记 区域 的 高维特 征 向量 ，用线 下样 本库 训 练得 到 的 SV M 分 类器 对所提 取 的 HOG 特 征 进行 高维特征 空间的分类 ，识别 目标和干扰。 仿真实验表明 ，该算法具有 良好的性能，在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标 。

用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。

卷积神经网络（CNN）用来提取特征，采用SVM分类器进行训练和分类

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