matlab源码

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非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

SVM案例（包括数据集）

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[英语] 本示例描述了支持向量机中用于分类的超平面，该代码是参考官方文档“Support Vector Machines for Binary Classification”创建的，如下所示。 ( https://jp.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-for-binary-classification.html?lang=en ) 虽然官方文档 00s 如何在 2D 空间中显示决策边界，但此示例表示如何在 3D 空间中描述炒作平面。 [日本人]当由支持向量机 (SVM) 分类时，在 3D 上可视化分离界面。如果有 4 个或更多变量，则无法在 xyz 平面上进行可视化。例如，它是有效的，因为您可以在更改内核类型时直观地检查边界表面如何变化。

libsvm分类和回归GUI版本，及其使用介绍文档

这是一个很好的SVM分类算法，可以对要进行分类的特征进行识别。

高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究，王晓玲，杜培军，支持向量机（SVM）分类的关键是发现分类最优超平面及类别间隔，而混合像元比纯净像元更接近类别边界，更容易找出最优超平面。针对

利用多标签对数据进行多分类，效果会有很大的改善，example里面是主程序，para的值自己给定。