最近2018中文字幕在日韩欧美国产成人片_国产日韩精品一区二区在线_在线观看成年美女黄网色视频_国产精品一区三区五区_国产精彩刺激乱对白_看黄色黄大色黄片免费_人人超碰自拍cao_国产高清av在线_亚洲精品电影av_日韩美女尤物视频网站

RELATEED CONSULTING
相關(guān)咨詢
選擇下列產(chǎn)品馬上在線溝通
服務(wù)時間:8:30-17:00
你可能遇到了下面的問題
關(guān)閉右側(cè)工具欄

新聞中心

這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測

本文小編為大家詳細(xì)介紹“如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識吧。

在成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)過程中,需要針對客戶的行業(yè)特點(diǎn)、產(chǎn)品特性、目標(biāo)受眾和市場情況進(jìn)行定位分析,以確定網(wǎng)站的風(fēng)格、色彩、版式、交互等方面的設(shè)計方向。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司還需要根據(jù)客戶的需求進(jìn)行功能模塊的開發(fā)和設(shè)計,包括內(nèi)容管理、前臺展示、用戶權(quán)限管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和安全保護(hù)等功能。

在安裝了libsvm工具箱之后,使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測

%% 清空環(huán)境變量

close all;

clear;

clc;

format compact;

%% 數(shù)據(jù)提取

% 載入測試數(shù)據(jù)wine

% 包含的數(shù)據(jù)為classnumber = 3

% wine:178*13的矩陣

% wine_labes:178*1的列向量

load wine.mat;

%% 畫出測試數(shù)據(jù)的box可視化圖

figure;

如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測  

boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories);

title('wine數(shù)據(jù)的box可視化圖','FontSize',12);

xlabel('屬性值','FontSize',12);

grid on;

%% 畫出測試數(shù)據(jù)的分維可視化圖

figure

如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測  

subplot(3,5,1);

hold on

for run = 1:178

    plot(run,wine_labels(run),'*');

end

xlabel('樣本','FontSize',10);

ylabel('類別標(biāo)簽','FontSize',10);

title('class','FontSize',10);

for run = 2:14

    subplot(3,5,run);

    hold on;

    str = ['attrib ',num2str(run-1)];

    for i = 1:178

        plot(i,wine(i,run-1),'*');

    end

    xlabel('樣本','FontSize',10);

    ylabel('屬性值','FontSize',10);

    title(str,'FontSize',10);

end

%% 選定訓(xùn)練集和測試集

% 將第一類的1-30,第二類的60-95,第三類的131-153做為訓(xùn)練集

train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];

% 相應(yīng)的訓(xùn)練集的標(biāo)簽也要分離出來

train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];

% 將第一類的31-59,第二類的96-130,第三類的154-178做為測試集

test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];

% 相應(yīng)的測試集的標(biāo)簽也要分離出來

test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];

%% 數(shù)據(jù)預(yù)處理

% 數(shù)據(jù)預(yù)處理,將訓(xùn)練集和測試集歸一化到[0,1]區(qū)間

[mtrain,ntrain] = size(train_wine);

[mtest,ntest] = size(test_wine);

dataset = [train_wine;test_wine];

% mapminmax為MATLAB自帶的歸一化函數(shù)

[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);

dataset_scale = dataset_scale';

train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);

test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

%% SVM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1');

%% SVM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

[predict_label, accuracy] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);

%% 結(jié)果分析

% 測試集的實際分類和預(yù)測分類圖

% 通過圖可以看出只有一個測試樣本是被錯分的

figure;

如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測  

hold on;

plot(test_wine_labels,'o');

plot(predict_label,'r*');

xlabel('測試集樣本','FontSize',12);

ylabel('類別標(biāo)簽','FontSize',12);

legend('實際測試集分類','預(yù)測測試集分類');

title('測試集的實際分類和預(yù)測分類圖','FontSize',12);

grid on;

讀到這里,這篇“如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。


當(dāng)前標(biāo)題:如何使用svmtrain進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測
標(biāo)題來源:http://fisionsoft.com.cn/article/pihdoh.html