基于入侵野草算法的KNN分类优化matlab仿真
1.程序功能描述 基于入侵野草算法的KNN分类优化。其中，入侵野草算法是一种启发式优化算法，它模拟了自然界中野草的扩散与竞争过程。该算法通过一系列的步骤来寻找样板的最优特征，参与KNN的分类训练和测试。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ...
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
1.程序功能描述 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重ÿ...
m基于WOA优化的SVM乳腺癌细胞和正常细胞分类识别算法matlab仿真,对比BP网络,SVM,PSO+SVM
1.算法描述 SVM 是有监督的学习模型，我们需要事先对数据打上分类标签，通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题，可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟， 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中，提供了包围猎物，螺旋气泡、寻找猎物的数学模型...
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于鲸鱼优化的KNN分类特征选择算法。使用鲸鱼优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while t <= max_Iter % 当迭代次数小于等于最大迭代次数时 t a = 2 - t * (2 / max_Iter); % 计算a的...
基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真
1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序```[idx1,~,idx2]= dividerand(rows,0.8,0,0.2);Ptrain = PP(idx1,:); %training dataPtest = PP(i...
m基于GMDH网络模型的数据训练和分类matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元, 其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能, 再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接近的神经元, 被选出神经元强强结合再次产生新的神经元, 重复这样一个优势遗传、竞争生存和进化的过程, 直至新产生的一代神经元都不比上一代更加...
基于KNN近邻分类的情感识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以识别文本中的情感极性，如正面或负面情感。情...
m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真
1.算法描述 传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题， 面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮． 本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象， 首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向； 然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法， 以混合纳什均衡策略作为交互行为的预测结果； 最后在大规模评论数据集上， 验证了情感计算框架的有效性和情感演化预测...
基于EM算法的参数辨识和分类识别算法matlab仿真
1.算法描述 EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的...
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