多类对象分类

MHKS 分类模型的 MATLAB 实现，挺专业的。如果你有分类需求，这个代码资源蛮有用的。模型本身是为了多类数据分类优化的，得还不错。其实，它对于那些需要进行高效分类任务的场景来说，挺适合的。不过，如果你对模型的细节要求比较高，还是得根据实际情况调整一下代码。想了解更多，以下的几个相关代码也都不错：1. MATLAB 离散时间序列递归图分类判别模型代码：[链接](http://www.cpud.net/down/59662.html)2. ELLA 垃圾邮件分类 MATLAB 代码：[链接](http://www.cpud.net/down/17536.html)3. WEKA 分类模型评估

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versi

这段Matlab代码由Soumajyoti Sarkar编写，是2014年Tagme机器学习竞赛的一部分，执行多类对象分类。为了成功运行该代码，请确保将vlfeat软件和libsvm软件添加到Matlab的PATH变量中，或者通过Matlab窗口中的File->Set Path GUI选项设置它们的路径。随后，准备训练数据集，并通过运行HistogramListGlobal_HOG.m获取所有训练图像的串联HOG直方图，然后将输出存储在HOG_model文件夹中。接着，通过运行encoder_classify.m获取所有训练图像的串联SIFT直方图，将输出存储在SIFT_model文件夹中。最

视图：从其他表或视图中派生虚拟表的数据库对象。 存储过程：存储在数据库中的一组预编译 Transact-SQL (T-SQL) 语句，可作为单个单元执行。 函数：返回单个值的存储数据库对象，可用于计算、字符串操作或日期操作。 游标：允许逐行遍历查询结果集的数据库对象。 触发器：当对特定表或视图执行特定操作（例如插入、更新或删除）时自动执行的存储数据库对象。

基于决策树、随机森林、支持向量机和k-最近邻等方法，探讨了二元类和多类数据挖掘分类技术，评估了分类器在训练-测试数据集上的准确性、F分数和灵敏度，分析了不同数据划分比例对分类器性能的影响。

6.3 类与对象应用实例 本节将深入探讨类与对象在SoC FPGA开发中的实际应用案例，通过代码示例展示如何利用面向对象编程思想构建高效、可复用的硬件设计模块。

在 SQL Server 2008 中，对象权限可以根据其作用范围分为两类： 针对所有对象的权限:这类权限适用于系统中的所有对象，例如 CONTROL 权限。 针对特殊对象的权限:这类权限仅对特定类型的对象有效。例如，INSERT 权限适用于表，但不适用于存储过程；而 EXECUTE 权限适用于存储过程，但不适用于表。 SQL Server 2008 中针对所有对象的权限包括：CONTROL、ALTER ANY、TAKE OWNERSHIP、INPERSONATE、CREATE、VIEW DEFINITION 等。

提供 Power BI 工具源文件，供学习和使用。

SVM 的 MATLAB 实现，真是蛮方便的。两个脚本，一个搞定线性分类，一个非线性分类。数据预、建模、训练、预测、评估，一条龙服务。线性的直接用fitcsvm搞定，非线性的加个高斯核就行，简单粗暴效果还不错。用起来还挺顺滑的，想调参也不麻烦，支持自动调优，连gamma和C都能帮你选。适合想快速上手 SVM 的你，不用从零搭环境，直接上手改参数跑数据就行。

对象的类(class)在 R 语言里其实还挺有意思的，尤其是刚接触统计编程的时候。向量就是最基本的容器，像c(1, 2, 3)，你可以把它理解成一串排好队的数。因子(factor)就更像分类标签，用c("a", "b", "c")搞定，但背后其实是有等级和水平的。矩阵(matrix)嘛，就是二维表格，多数学运算都会用到，是你玩多元的时候。