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！！

基于特征降维的语音情感识别 MATLAB PCA

特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。

针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法

针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法

主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简，效率高.

针对当前输电线路故障诊断的需求，结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据，将这些大数据归类于不同的维度，设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计，并给出了故障智能诊断系统的主要功能模块和整体结构。最后，通过该系统的运行，表明了多维度数据融合的诊断结果具有较高的诊断速度和准确度，在电力行业故障诊断方面具有良好的应用前景。

PCA和KPCA及TSNE降维及二维三维可视化特征matlab程序包。 代码为博主自己编写，注释超详细，可设置多种参数，自己用直接换数据文件名称即可。 亲测可用，主程序里直接有三种方法对比可视化对比图，直接运行主程序即可！ 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 KPCA核心：用核函数将数据实现非线性映射，然后再使用PCA进行降维 t-SNE数据算法的目的 主要是将数据从高维数据转到低维数据，并在低维空间里也保持其在高维空间里所携带的信息（比如高维空间里有的清晰的分布特征，转到低维度时也依然存在）。 TSNE目的：将高维数据降维并进行可视化，输入的数据为N个样本，每个样本具有M个特征（N_sample，M_feature）。输入的标签（N_sample，）。 基本原理：通过映射变换将每个数据点映射到相应的概率分布上。具体的是，在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布，在低维空间中，使用长尾分布来将距离转换为概率分布，从而是的高维度空间中的中低等距离在映射后能够有个较大的距离，使得降维时能够避免过多关注局部特征，而忽视全局特征。

代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征

基于特征降维的语音情感识别matlab代码