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搜索资源列表

  1. LS_SVMlab工具箱（附带使用说明）

  2. LS_SVMlab工具箱是一个方便的解决最小二乘支持向量机的分类以及回归问题的工具箱，附带工具箱使用方法，方便好用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：1002496
    • 提供者：lyhyanhui

  1. lssvm最小二乘向量机

  2. 详细介绍了最小二乘向量机的代码和一些编辑程序 适合初学者试用。本资料一个关于最小二乘向量机回归的例子，本人用了感觉不错

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-14
    • 文件大小：461824
    • 提供者：xuliang1986

  1. LSSVM工具箱

  2. 这个资源很适合初学者 大家如果想对LSSVM多了解的话，这个工具箱是个不错的选择！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：zhengbin9999

  1. lssvm工具箱

  2. lssvm 工具箱进行svm 分类预测以及回归预测很好的工具箱 可以通过tunelssvm进行网格搜索

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-25
    • 文件大小：807936
    • 提供者：u010023370

  1. LSSVM工具箱的使用说明

  2. LSSVM工具箱的详细使用说明，关于回归和分类算法，以及各种函数的功能和调用方法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-08-08
    • 文件大小：675840
    • 提供者：chenziye89

  1. LSSVM工具箱

  2. matlab里作最小二乘的工具箱，可用于最小二乘支持向量机回归，分类，也可做贝叶斯分类，用途广泛哦……分享啦

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-11-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shashadeniuwa

  1. LSSVMlabv1_8_R2009b_R2011a

  2. MATLAB实现的lssvm工具箱，为最新版本1.8,2013年09月最新上传。可实现多类分类和曲线拟合，适用Windows 及Linux 32位系统

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-13
    • 文件大小：121856
    • 提供者：xiaowanzi29

  1. LSSVM matlab R2009b_R2011a工具箱

  2. 在解决非线性分类，函数估计和密度估计问题中，支持向量机是一个很强大的方法，支持向量机也致使了其核心的新动向，最新发展事基于一般学习方法的。支持向量机应经被引入统计学习理论和结构风险最小化之中。这些方法中，凸优化问题,解决了一个典型的二次规划问题。LS-SVM 是标准SVM 的改进，这样就可以解决线性kkt 系统的问题了。 需要自行创建符合标准的变量。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-04
    • 文件大小：155648
    • 提供者：sinat_25158049

  1. lssvm分类系统

  2. 读取excel数据，利用lssvm对数据进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-05
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sinat_31759273

  1. PSO优化LSSVM matlab源码

  2. 利用粒子群算法优化LSSVM的c和g参数，matlab源代码分享，数据挖掘分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-01-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：edward_cullen_

  1. 基于svm四种工具箱

  2. 基于四种SVM工具箱的分类与回归算法 LSSVM、OSU_SVM、stprtool以及SVM_SteveGunn，里面有例子 可参照例子建模

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_40978418

  1. MAtlab的LSSVM工具箱-LS-SVMlab1.5.rar

  2. MAtlab的LSSVM工具箱-LS-SVMlab1.5.rar 本人最近在研究最小二乘支持向量机中的分类算法，也是个新手，这里下载了工具箱及其说明书，希望和大家分享讨论。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-14
    • 文件大小：222208
    • 提供者：weixin_39840515

  1. LSSVM工具箱的多分类问题

  2. lssvm多分类模板， 先说LSSVM分类，LSSVM和SVM的区别就在于，LSSVM把原方法的不等式约束变为等式约束，从而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原问题是QP问题，而在LSSVM中则是一个解线性方程组的问题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-03-08
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_42232540

  1. 基于LSSVM的分类器，用于iris的三种分类，.rar

  2. 对iris数据集进行分类，基于lssvm,用matlab编写，里面有代码运行图，可以直接运行。里面还有lsssvm工具箱函数，不用另下lssvm工具箱。打开iris.m就可以直接运行。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-03-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：qq_42232540

  1. lssvm的葡萄酒较好分类效果.zip

  2. 通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-24
    • 文件大小：43008
    • 提供者：qq_42232540

  1. 粗糙集和LSSVM在设备故障诊断中的应用

  2. 为了提高旋转设备故障诊断的准确率,提出了基于粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)的旋转设备故障诊断方法,讨论了如何进行数据选择、离散及约简方法,用粗糙集提取出旋转设备故障诊断的关键征兆属性,降低数据集的维数将约简属性后的数据集送入最小二乘支持向量机进行故障分类训练。仿真结果表明:采用此方法的故障识别率优于PCA-LSSVM法,分类时间也明显优于LSSVM分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38748718

  1. 双权法LSSVM在旋转设备故障诊断中的应用

  2. 由于旋转设备故障数据样本存在不平衡性,导致传统的LSSVM无法对异常值样本正确分类,为了解决这一问题,首先采用LSSVM从训练集中提取错分样本及其分类的支持向量,再根据各类故障样本数量对惩罚因子进行加权,以减少样本数量不平衡对分类结果的影响;然后根据错分样本到本类边界支持向量的距离,对松弛系数设置不同的权值,使错分的异常值样本分类得以修正。通过煤矿风机故障数据集验证了该算法分类效果明显优于传统的LSSVM方法。它有效地消除了因故障样本数据不平衡、样本分布异常对分类器造成的影响,提高了设备故障诊断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：221184
    • 提供者：weixin_38524871

  1. PSO-LSSVM的MATLAB代码.rar

  2. 参考用PSO优化LSSVM解决回归问题，本程序在此基础上用PSO优化LSSVM解决多分类的问题，通过PSO对LSSVM的两个参数进行寻优，分类精度能达到90%以上。程序使用了LSSVM的工具箱，并参考工具箱的说明书使用了三个函数，先对多分类的标签进行处理，然后训练得到分类模型，用模型对测试数据进行分类。数据来源于本人实验数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-04
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_45317919

  1. 利用lssvm实现多分类和二分类，应用于轴承故障诊断，分类和回归

  2. 输入数据描述：轴承故障数据，故障有十类，利用滑动窗口进行数据采样，一个样本大小为1024，每类故障有1000个样本，总共10000个样本，输入数据形式为10000x1024，相当于1024个变量，标签采用one-hot编码， 参数调整：gamma：惩罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己选择） sigma：核函数宽度（自己调参）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：wly2391358658

  1. 中红外光谱法结合支持向量机快速鉴别蜂蜜品种

  2. 为快速鉴别5种蜂蜜(椴树蜜、荆条蜜、油菜蜜、洋槐蜜、荔枝蜜)的品种, 首次提出了基于主成分分析(PCA)方法结合线性支持向量机(SVM)或最小二乘支持向量机(LSSVM)的中红外光谱法鉴别蜂蜜品种的新方法。用傅里叶变换中红外光谱仪测定5种蜂蜜样本的中红外光谱, 并进行归一化预处理, 然后用主成分分析降维方法分别提取经预处理后的光谱数据中的5维、10维、15维、20维特征数据, 最后设计了线性SVM和基于网格搜索优化算法的径向基函数(RBF)的LSSVM分类器模型。利用不同分类器模型, 识别未知蜂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38718690
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