将svm用于分类 直接输入数据即可 里面含有数据归一化

% 基于 PCA 的故障检测％ % 输入：z0 [N x 2] = 训练数据% z1 [N x 2] = 测试数据% 其中： N = 样本数％ % 此代码可视化 PCA 如何计算% 用于故障检测中的多元数据。 % 它还使用 MATLAB 的 ks密度% 估计数据 PDF，以便计算% 基于 T^2 的控制上限。 ％ % simpledata.mat 具有样本温度 [K] % 和浓度 [mol/L] 数据来自% 模拟 CSTR 的含量。 ％ % 输出是原始数据的图， % 归一化数据和 PCA 投影数据。 % 另外，环代表基于 T^2 的% 不同用户的控制上限 - % 定义的置信水平被绘制。 ％ % 您可以在第 77 行编辑置信限。 ％ % 此代码用于教育目的。 ％ % 加载 simpledata.mat 并运行以下命令： % >> pcabased_fault_detection(train,

prim matlab代码双支持向量机 MATLAB, CVX 这个项目是为清华大学凸优化课程的作业6创建的，由李丽博士主讲。 这个作业要求我们实现孪生 SVM 及其对偶问题。 在这个项目中，我们使用 CVX 来解决优化问题。 'twin_svm.m' 是 prim 问题的实现，而 'twin_svm_dual.m' 是它的对偶形式。 此外，'main.m' 提供了生成训练数据和测试数据的代码，对于二维数据，程序可以返回一些说明图。 您可以添加适当的断点来一一查看数字。

颜色分类leetcode 车辆探测器 该项目 我对这个项目的目标是： 通过删除重复图像（或接近重复）来清理图像数据集。 从标记的训练图像集中提取特征以构建包含以下内容的特征向量： 定向梯度(HOG) 特征的直方图。 颜色直方图特征。 空间颜色特征。 训练线性 SVM分类器以基于 识别汽车与非汽车。 使用 SVM 和滑动窗口技术搜索车辆。 估计检测到的车辆的边界框。 这个怎么运作 该车辆检测器使用带有非线性 SVM 的滑动窗口搜索来将图像中的不同窗口分类为是否包含汽车。 从那以后，我们随着时间的推移进行整合以消除误报分类。 然而，在讨论检测管道之前，我需要解释样本选择和训练过程。 样本选择 对于该项目，提供了超过 8000 张 64x64px 的车辆和非车辆类别的组合图像（下面进一步讨论）。 由于这些样本来自视频，因此由于视频的连续成名看起来非常相似，因此许多图像看起来几乎相同。 我没有使用这个数据集进行训练，这会导致人为地提高验证准确性或导致训练集的多样性降低，我删除了几乎重复的图像。 这是由clean_dataset.py完成的，它使用图像散列算法一次检查每个图像，并拒绝任何与先前观

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使用PCA以及KNN实现人脸识别。用PCA对原始图片进行降维，用KNN实现分类。

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本资料包括实验要求文档，报告文档，训练及测试数据，matlab源代码。就给定问题，利用SVM来进行分类。SVM包括hardmargin的线性和非线性内核，softmargin的线性和非线性内核分别来分类以及评估分类准确度-a MATLAB (M-file) program to compute the discriminant functiong for the following SVMs, using the training set provided：A hard-margin SVM with the linear kernel, A hard-margin SVM with a polynomial kernel, A soft-margin SVM with a polynomial kernel as given above