基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

支持向量机（SVM）不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在 SVM 回归中，模型的目标是尽量拟合给定的数据集，同时保持尽可能多的数据点落在间隔（epsilon-tube）内。

SSA-LSSVM分类预测 | Matlab 麻雀优化最小二乘支持向量机分类预测 自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。

压缩包里面包含完整的程序以及数据，有不懂的地方可以随时问，包教包会！另外需要其他程序的也可以问，本人985博士在读，擅长与机器人相关的程序。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统