分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

目录

    • [分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测](#分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测)

效果一览





基本介绍

基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做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,降维展示图,混淆矩阵图。

想要的私聊我吧。

PS:以下效果图为测试数据的效果图,主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图,具体预测效果以个人的具体数据为准。

程序设计

  • 完整源码和数据下载私信博主回复** Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测**。
clike 复制代码
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  清空环境变量
clc;
clear;
warning off
close all
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  添加路径
addpath("Toolbox\")
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2' == T_test )) / N * 100 ;
%-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
grid

figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  混淆矩阵
if flag_conusion == 1

    figure
    cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
    cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
    cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
    cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
    figure
    cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
    cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
    cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
    cm.RowSummary = 'row-normalized';
end

参考资料

1\] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87899283?spm=1001.2014.3001.5503 \[2\] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87899230?spm=1001.2014.3001.5503

相关推荐
希陌ximo4 天前
GPU选型大对决:4090、A6000、L40谁才是AI推理的最佳拍档?
人工智能·算法·支持向量机·排序算法·推荐算法·迭代加深
机器学习之心4 天前
时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测(Matlab完整源码和数据,适合基础小白研究)
支持向量机·lstm·transformer·时间序列预测
IT古董4 天前
【漫话机器学习系列】210.标准化(Standardization)
人工智能·机器学习·支持向量机
ZHW_AI课题组7 天前
使用SVM对心脏数据是否患病进行分类预测
算法·支持向量机·分类
征途菜哥8 天前
毛笔书体检测-hog+svm python opencv源码
算法·机器学习·支持向量机
Y1nhl8 天前
搜广推校招面经七十五
人工智能·深度学习·算法·机器学习·支持向量机·推荐算法·搜索算法
大雄野比9 天前
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机回归
学习·支持向量机·scikit-learn
Nice_cool.9 天前
PCL八叉树聚类
机器学习·支持向量机·聚类
啥都鼓捣的小yao11 天前
Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数(决策树、逻辑回归、KNN、SVM)
python·决策树·机器学习·支持向量机·分类·逻辑回归
追逐☞11 天前
机器学习(5)——支持向量机
算法·机器学习·支持向量机