使用 Wild Horse Optimizer (WHO) 的支持向量机 (SVM) 超参数优化（matlab代码） 我们使用 Wild Horse Optimizer 作为解决工程优化问题的强大且快速的元启发式算法，在分类问题中开发优化支持向量机算法超参数（内核、c、gamma） 首先，您可以使用任何带有编辑 Main.m 文件的数据集，然后单击运行

使用Haris Hawks算法对SVM进行超参数优化的Matlab代码

在许多三维人脸应用中,人脸姿态校正是数据预处理过程中的重要一步.针对三维人脸顶点法向量的分布特性,提出一种基于鼻子区域检测的三维人脸姿态自动化校正方法.首先,对三维人脸顶点法向量进行无监督聚类,将具有相似属性的三维人脸顶点聚集到一类;然后提出一种基于无向图的三维人脸分割算法,将三维人脸分割成为若干区域,每个区域使用平均自旋图描述;再使用支持向量机分类器挑选鼻子区域,并根据模板三维人脸的姿态,对输入人脸进行三维仿射变换;最后通过迭代最近点算法获得精确的姿态校正结果.实验结果表明,该方法优于已有方法.

论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。

麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲自测试过，绝对可以。

最小二乘支持向量机MATLAB，可用于预测，并且是MATLAB程序的

1、python程序 2、有详细的数据处理过程 3、代码简单清楚，可直接运行

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

所谓支持向量机(support vector machine)，分为两部分，分别是“支持向量”和“机”。支持向量简单来说就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点。这里的“机”便是一个算法。支持向量机便是一种分类方法，是一种最大间隔分类器。本程序根据支持向量机的算法步骤，进行了底层实现。

基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究：将支持向量机应用与故障诊断！