基于SVM支持向量机的数据预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机是一种监督学习方法，主要用于分类和回归分析。它基于结构风险最小化原则构建最优超平面以实现最大间隔分类，并且在处理非线性问题时通过核函数映射到高维特征空间来实现线性可分。 4.部分核心程序 figure; plot(Year,dn{i},'k-o'); hold on plot(Year,Pre...
【SVM回归预测】基于自适应灰狼算法优化支持向量机IGWO_SVM实现光伏数据回归预测附matlab代码
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【SVM时序预测】基于支持向量机的时间序列预测(libsvm)附matlab代码
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【SVM回归预测】基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)附matlab代码
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【SVM分类】基于支持向量机的数据分类预测(libsvm)附matlab代码
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【SVM分类】基于蜣螂优化算法DBO优化支持向量机SVM实现数据分类附matlab的代码
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【SVM回归预测】基于EMD结合支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码
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基于LGC局部全局一致性和SVM支持向量机的半监督分类算法matlab仿真
1.算法描述 半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习正越来越受到人们的重视。 支持向量机（su...
【SVM回归预测】基于支持向量机实现航线预测附matlab代码
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【SVM时序预测】基于遗传算法优化支持向量机GA-SVM农产品价格时间序列预测附matlab代码
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