基于matlab的表情识别代码数据挖掘 项目1 在本作业中，您将研究k最近邻，神经网络和SVM分类器在两个实际分类问题上的应用。 用于此分配的数据集已上传到“数据集”文件夹下。 x_train，y_train，x_test和y_test分别表示训练功能，训练标签，测试功能和测试标签。 在x_train和x_test中，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个特征。 问题1 人类活动识别数据集是根据对30名志愿者进行的实验而创建的，以使用智能手机数据识别人类活动。 每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行，上楼，下坐，坐着，站立，躺着）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 使用信号处理算法处理数据以提取维度561的特征向量。训练集包含7,352个样本，测试集包含2,947个样本。 在此数据集上实现k = 5的k最近邻算法。 使用简单的欧几里德距离度量来计算两个样本之间的距离。 在训练集上训练带有参数2的多项式内核的SVM分类器，并在测试集上进行测试。 您需要为每个课程训练一个SVM。 为了预测测试

职业建设是每个工程专业学生中最珍惜的部分。 对于工程专业的毕业生，有必要在其领域内拥有丰富的知识才能被安置在知名公司中。 数据挖掘用于获取知识，查找隐藏信息，并且该系统还将数据挖掘技术应用于学术数据集。 学术数据包括内部（CCET 1，CCET2和CCET3）分数和作业分数。 根据每个学生的分析结果来预测最后一个学期的成绩。 为了提高准确性，该系统引入了重加权增强的增强算法。

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数据挖掘 (DM) 涉及一种核心算法，它使数据比基本见解和知识更深入。 事实上，数据挖掘更多是知识发现过程的一部分。 信用卡 (CC) 提供商为其客户提供多张卡。 所有信用卡用户必须是真实和真诚的。 任何类型的错误都可能导致金融危机。 由于无现金交易的快速增长，不太可能，虚假交易也可以增加。 欺诈交易可以通过研究各种行为的信用卡作为先前的交易历史数据集来识别。 如果与可用成本模式有任何偏差，则为虚假交易。 DM 和机器学习技术 (MLT) 广泛应用于信用卡欺诈检测 (CCFD)。 在这份调查报告中，我们展示了各种广泛使用的 DM 和 MLT 检测信用卡欺诈的迹象。

MS-Excel是金融专业学生的默认软件，而命令行计量经济学软件则使财务分析更加容易，尤其是对于重复性任务。 这项研究提出了一些针对Stata的用户书面命令，旨在供金融专业学生使用。 这些命令和示例说明了如何访问各种财务数据以及如何在财务分析中实施常见的统计和计量经济学方法。

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数据挖掘中英论文； 上面是中文翻译，下面是英文原文； 图文并茂。

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