数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用

编写了 Matlab 代码以将叶子分类为以下类型之一：'Alternaria Alternata'、'Anthracnose'、'Bacterial Blight'、'Cercospora Leaf Spot' 和 'Healthy Leaves'。 分类由 Multiclass SVM 完成（一对一） 怎么跑？？ 1.将文件夹'Leaf_Disease_Detection_code'放在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径中2. 运行 DetectDisease_GUI.m 3.在GUI中，单击“加载图像”，然后从Manu's Disease数据集中加载图像，单击“增强对比度”。 4. 接下来点击Segment Image，然后输入包含ROI的cluster no，即只有疾病受影响的部分或健康的部分5. 点击分类结果。 然后测量准确性（在这种情况下是健康与所有疾病）。 代码

SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

包括SVM源码及代码解释，SVM入门学习资料，以及收藏的SVM课件，共20个文件，对初学SVM的同学很有帮助.

我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征，并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。

鸢尾花数据集分析与线性分类。数据统计特性分析。Logistic回归和SVM方法，分类可视化

multilabelsvm 该库允许svm（支持向量机）在nodejs和浏览器中支持多类。 安装 节点 npm install multilabelsvm 对于svm内核选项，请参考svmjs初始化分类器，如下所示 var multilabel = require('multilabelsvm' ); var actionClassifier = new multilabel.Classifier({kernel : 'linear'}); 浏览器 您需要为此包含svmjs。 // include the library < script src = "./svmjs/lib/svm.js" > < / script > < script src = "./lib/multilabelsvm.js" > < / script > < script > var actionClass

提供的 MATLAB 函数可用于使用基于树状图的支持向量机 (D-SVM) 对数据集进行训练和执行多类分类。 两个主要功能是： Train_DSVM：这是用于训练的函数Classify_DSVM：这是用于 D-SVM 分类的函数示例：使用fisheriris 数据进行训练和分类加载fisheriris train_label={zeros(30,1),ones(30,1),2*ones(30,1)}; train_cell={meas(1:30,:),meas(51:80,:),meas(101:130,:)}; [svmstruct] = Train_DSVM(train_cell,train_label); 标签=[0 1 2]; test_mat=[meas(31:40,:);meas(81:90,:);meas(131:140,:)]; [Class_test] = Classif

支持向量机完整版（SVM）可以用来进行设别训练-Full version of support vector machine (SVM) can be used to set up other training