数据分类MATLAB仿真的相关内容

文章 2024-12-02 来自：开发者社区

基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 优化前：优化后： 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```% 训练网络net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);...

文章 2024-11-29 来自：开发者社区

基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）```for t=1:Iters t for i=1:Num if xwoa(i,1)<0 xwoa(i,1)=0....

文章 2024-11-22 来自：开发者社区

基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) pso优化SVM过程：识别率对比： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```x = rand(Num,D)/50;v = rand(Num,D)/50;%先计算各个粒子的适应度...

文章 2024-10-30 来自：开发者社区

基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) BO优化前 BO优化过程 BO优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```MBsize = 32;Lr = 0.1;% CNN LSTM构建卷积神经网络layers &#...

文章 2024-10-25 来自：开发者社区

基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 贝叶斯优化过程贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果标准的CNN的识别结果 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```% 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率[MBsize, Lr] = func_BOA(...

文章 2024-09-12 来自：开发者社区

基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真

1.程序功能描述基于小波神经网络的数据分类算法。输入为5个特征值，输出为判断（是，否）。拿50组数据对本算法作为训练组，后30组数据作为验证组。这里，我们首先调用数据，然后对50组数据进行训练，然后对30组数据进行识别测试。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行大于0.01，识别为一类，小于0.01识别为二类。 3.核心程序 %导入50组数据,采用手动导入的...

文章 2023-04-21 来自：开发者社区

基于smo算法的数据分类matlab仿真,对比线性分类和非线性分类

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 SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算...

文章 2023-04-16 来自：开发者社区

基于LS-SVM的数据分类matlab仿真测试

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 LSSVM（Least Square SVM）是将Kernel应用到ridge regression中的一种方法，它通过将所有样本用最小二乘误差进行拟合（这个拟合是在kernel变换过的高维空间），但是LSSVM的缺陷是计算复杂度大概是样本数的三次方量级，计算量非常大。为了解决这个问题于是提出了SVR（支持向量回...

文章 2023-03-04 来自：开发者社区

m基于kmeans和SVM的网络入侵数据分类算法matlab仿真

1.算法描述首先计算整个数据集合的平均值点，作为第一个初始聚类中心C1；然后分别计算所有对象到C1的欧式距离d，并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W。此时计算P=u*d+(1-u)*W，所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C2。同样的方法，分别计算所有对象到C2的欧式距离d，并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W，所得到...