📚 LS-svm技术资料

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Ls-SVM，即最小二乘支持向量机，是一种在模式识别、回归分析及分类任务中表现出色的机器学习方法。它通过将非线性问题转化为线性问题来简化计算过程，特别适用于解决小样本、高维度的数据处理难题。广泛应用于信号处理、故障诊断、图像识别等多个电子技术领域。掌握Ls-SVM不仅能够提升您在数据分析与智能系统开发方面的能力，还能为您的项目带来更高效、精准的解决方案。立即访问我们的资源库，探索超过622个...

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有基于基于matlav的svm软件工具，感觉挺好用的。里面有很多实例，稍加修改就可以使用。例如三分类问题： 1、输入三类数据xapp yapp 2、选择多类分类方法（一对多或一对一或m-svm） 3、设置参数 4、调用训练函数得到向量机参数 5、输入测试数据，得到预期结果。...

📅 👤 lili123
matlav svm 软件工具

基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法. 从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于 SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高...

📅 👤 qlpqlq
support clustering vector vecto

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