提供利用支持向量机(SVM)算法对金属表面缺陷进行分类和测量的Matlab代码。此外,还包含智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
金属表面缺陷分类与测量:基于SVM的Matlab实现
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基于SMOTE与SVM算法的分类性能优化
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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。
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