文章 2025-03-05 来自:开发者社区

基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真

1.程序功能描述基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真,分别对比线性分类和非线性分类两种方式。 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 ```for i = 1:2 figure; plot(error,'-b^',... ...

基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真
文章 2025-02-19 来自:开发者社区

基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真

1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真,通过程序产生随机的二维数据,然后通过SVM对数据进行分类,SVM通过编程实现,不使用MATLAB自带的工具箱函数。 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 `&...

基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
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);...

基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
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....

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
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...

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
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 &#...

基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
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(...

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
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...

基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
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...

m基于kmeans和SVM的网络入侵数据分类算法matlab仿真

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