SVM应用

SVM 多领域应用

SVM 在文本分类、图像分类、生物数据挖掘、手写识别等领域广泛应用。 SVM 潜力巨大，可成功应用于更多未知领域。

数据挖掘 16 2024-04-30

支持向量机（SVM）应用详解

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

Matlab 17 2024-07-23

SVM优化策略综述基于SMO算法的多核SVM模型探索与应用

在matlab开发环境中，利用SMO求解器和不同的内核（包括线性、rbf、多项式、sigmoid）创建SVM模型。通过在svm_test.m文件中运行示例，训练集的特征矩阵x(mxn)包含m个样本和n个特征，带有对应的标签向量y(mx1)。SMO求解器使用常数C和容差参数tol来优化模型训练。选择内核类型（'l'代表线性，'r'代表rbf，'p'代表多项式，'s'代表sigmoid），并根据不同内核类型调整额外参数（如gamma、偏移和功率）。训练结果通过alpha系数和阈值b来确定分类边界。SMO算法支持从训练好的SVM模型中预测测试集样本的标签。

Matlab 14 2024-08-27

Iris_SVM_数据集及其应用

鸢尾科植物数据集Iris 支持向量机SVM来自：《数据挖掘中的新方法——支持向量机》附录D xls文件

数据挖掘 9 2024-10-31

利用支持向量机（SVM）进行预测的应用

现有测试数据可直接用于实施。

Matlab 13 2024-08-26

基于MATLAB的SVM程序解决军事应用问题

这个程序基于libsvm，演示了如何使用MATLAB中的SVM解决军事应用中的问题。代码经过验证可直接运行，libsvm库已包含在压缩包中。

Matlab 12 2024-08-28

支持向量机导论SVM入门与应用分析

支持向量机的入门，建议收藏一下《支持向量机导论.pdf》。内容挺扎实，讲原理的时候不绕弯子，像“最大间隔”“核技巧”这类知识点讲得明白不啰嗦。配合几个案例看下来，你基本就能知道 SVM 是怎么玩的了，像文本分类、图像识别、生信这些都能套进去。讲应用场景的时候也比较实用，能帮你快速理解这个模型在哪儿好用、怎么上手。对初学者来说挺友好，尤其结合 Scikit-Learn 的实操就更有感觉了。

数据挖掘 0 2025-06-12

SVM分类算法

支持向量机的结构风险最小化原则，线性不可分问题拿手，适合搞分类任务的你。SVM 不靠经验拍脑袋，而是用数理逻辑来下判断，泛化能力也比较强。配上源代码、教程、仿真演示，学习起来事半功倍，推荐你看看。

数据挖掘 0 2025-06-22

SVM-light在数据挖掘中的应用

SVM-light是一款功能强大的支持向量机（SVM）学习工具，特别适用于处理大规模数据集。在数据挖掘过程中，SVM-light作为重要组件帮助分析和挖掘数据中的模式和结构。该工具通过构建SVM模型进行分类或预测，揭示数据背后的规律。它不仅提供基础的SVM算法，还包含训练和评估模型的功能。可用于Windows和Linux系统，提供了相应的工具包和使用说明，使得安装和使用更加便捷。

数据挖掘 7 2024-08-22

matlab程序集支持向量机SVM及其核函数应用

这是一个涵盖支持向量机SVM和各种核函数的matlab程序集，具有广泛的应用价值。

Matlab 8 2024-09-19