上海建设监理协会网站,佛山企业网站建设服务,品牌的品牌推广设计,手机兼职工作有哪些分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基于局部费歇尔判别数据降维的L…分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab。 程序可出分类效果图降维展示图混淆矩阵图。 想要的私聊我吧。 PS:以下效果图为测试数据的效果图主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图具体预测效果以个人的具体数据为准。 程序设计
完整源码和数据下载私信博主回复** Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测**。
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%% 清空环境变量
clc;
clear;
warning off
close all
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 添加路径
addpath(Toolbox\)
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 读取数据
res xlsread(数据集.xlsx);
%% 性能评价
error1 sum((T_sim1 T_train)) / M * 100 ;
error2 sum((T_sim2 T_test )) / N * 100 ;
%-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, r-*, 1: M, T_sim1, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {训练集预测结果对比; [准确率 num2str(error1) %]};
title(string)
gridfigure
plot(1: N, T_test, r-*, 1: N, T_sim2, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {测试集预测结果对比; [准确率 num2str(error2) %]};
title(string)
grid
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 混淆矩阵
if flag_conusion 1figurecm confusionchart(T_train, T_sim1);cm.Title Confusion Matrix for Train Data;cm.ColumnSummary column-normalized;cm.RowSummary row-normalized;figurecm confusionchart(T_test, T_sim2);cm.Title Confusion Matrix for Test Data;cm.ColumnSummary column-normalized;cm.RowSummary row-normalized;
end参考资料 [1] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87899283?spm1001.2014.3001.5503 [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87899230?spm1001.2014.3001.5503
