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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

如果您设置参数的上下限和间隔，框约束和核尺度，应用程序将搜索最佳参数集。

svm中分类图片matlab代码一种减轻帕金森患者步态冻结的新型可穿戴设备 该存储库包含用于通过 MPU6050 数据检测帕金森患者步态冻结的设备的算法。 它将步态分成单独的步骤，从步骤中计算特征，然后使用线性支持向量机 (SVM) 对每个步骤进行分类。 入门 要求 软件 安装最新版的MPU6050库，找到 包含的文件 此存储库包含代码的三个迭代： “firstAlgo”是一种快速算法，它根据最少处理的加速度计值对步态类型进行分类。 Main 包含使用步态分离和二进制 SVM 的最完整的迭代。 蓝牙代码库用于最终原型。 RedBearLab BLE Nano 微控制器具有蓝牙功能。 这两个 csv 文件包含健康步态和冻结步态的样本角度数据。 SVM 包含用于运行支持向量机并找到优化阈值的 matlab 代码。 指示 以下说明用于使用 SVM 查找两个计算特征的优化阈值： 运行 Main.ino 并收集至少 50 个数据点。 将数据点保存为 csv 文件 在同一个 csv 文件的新列中手动标记每个数据点 在 Matlab 中加载 csv 文件。 下载并导航到三个包含的 matlab 文件

SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

使用OpenCV和Python的手写数字识别 使用的数据集 对于这个项目，我使用了MNIST数据集。 它可以在Internet上免费获得。 要求 的Python 3 斯克莱恩 OpenCV 3 麻木 Jupyter笔记本 训练SVM模型 SVM_Classifier.ipynb-这是一个ipython笔记本，因此您需要安装jupyter-notebook才能使用此文件。 如果要重新训练模型，请使用此文件。 digits_cls1.pkl-这是一个已保存的SVM模型文件。 使用OpenCV进行数字识别 dig_rec.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用OpenCV识别图像中的手写数字。此文件使用受过训练的SVM模型digits_cls1.pkl 。 使用OpenCV进行实时数字识别 dig_rec_vid.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用网络摄像头和O

多支持向量机和其他分类器的心脏病检测：支持向量机、KNN、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、装袋、提升和随机子空间。 + 10 折交叉验证+ 准确度、召回率和精确度计算。

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为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法，且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型。除此之外，利用迁移学习策略，避免重新初始化卷积神经网络，在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生。实验结果表明，提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到的模型在实际测试中有较好的表现且对处于复杂背景下和严重畸变的交通标志具有可靠的识别能力和良好分类结果。