金属表面缺陷分类与测量：基于SVM的Matlab实现

该设计已经经过调试，确保系统可以完美运行，特别适合学习和应用拓展。欢迎大家下载，支持答疑交流，共同进步。设计具有高学习价值，适合进一步修改和优化，以实现不同的算法功能。

基于SMOTE与SVM算法的分类性能优化 本研究探讨了SMOTE过采样技术与SVM分类器结合，并通过混合交叉验证方法寻找最优参数，以提升分类性能。 方法： 数据预处理： 对原始数据进行清洗和特征选择，为后续建模做准备。 SMOTE过采样： 针对少数类样本进行SMOTE过采样，平衡数据集类别分布，避免模型偏向多数类。 SVM模型构建： 选择合适的核函数，并使用混合交叉验证方法进行参数寻优，提高模型泛化能力。 性能评估： 使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标评估模型分类性能。 结果： 通过SMOTE过采样技术，有效缓解了类别不平衡问题，SVM模型的分类性能得到显著提升。混合交叉验证方法找到了最优参数组合，进一步提高了模型的泛化能力。 结论： SMOTE与SVM算法结合是一种有效的分类方法，尤其适用于处理类别不平衡数据。混合交叉验证方法有助于寻找最优参数，提高模型性能。

这是一个基于MATLAB平台开发的SVM图像分类程序，有效分类卫星干扰信号。该程序利用支持向量机算法进行信号分析和分类，适用于处理各类干扰信号。

SVM分类算法Matlab实现及详细说明，涵盖了算法原理及其在实际应用中的操作指南。

本代码提供了基于三边测量原理的定位算法MATLAB实现，可用于模拟定位过程，适用于相关课程设计和研究。代码结构清晰，注释完整，方便理解和修改。

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

利用MATLAB进行BP神经网络与支持向量机（SVM）的非线性分类优化，通过遗传算法进行参数优化，实现非线性函数的极值寻优，应用RBF、GRNN、HOPFIELD、SOM、MIV、LVQ等算法进行预测、分类与拟合，为决策树的优化提供数据支持。

本代码实现了基于SVM的留一法实验，作为论文《基于旋转模式的移动设备佩戴位置识别方法》的实验部分。该代码为需要进行相关实验的同学提供参考，具体的算法细节请参考原文。此代码使用的数据集为PAMAP2_Dataset，数据处理脚本和特征提取方法分别为dataprocess_f和feature1_f，其中feature1_f用于计算频谱矩心和频谱滚降，feature2_f用于计算系列特征。实验部分通过svm_f实现，每次使用7个测试者的数据作为训练集，剩余1个测试者的数据作为测试集，采用留一法进行实验。实验结果会生成txt格式的文件。使用时，请将原始数据拷贝至件夹，运行dataprocess生成特征文件，之后运行test脚本开始实验。 文件说明：- lib文件夹：包含svmlib工具库，需加入Matlab路径。- dataprocess_f：原始数据处理脚本，包含特征提取功能。- feature1_f、feature2_f：计算频谱特征和系列特征。- svm_f：执行实验功能，每次进行留一法实验。 使用步骤：1. 拷贝原始数据至件夹。2. 运行dataprocess生成特征值，并保存为txt文件。3. 运行test开始实验，结果保存在txt文件中。 作者：李诗琦Email: [填写作者Email]

MATLAB葡萄酒种类识别模型基于SVM神经网络的分类与判别代码。