PCA-SVM 技术资料

SVM for Classification and Regression,其文中附有相应的网址，并可以下载SVM，结合相应的实例进行讲解

林智仁编写的著名的SVM代码(libsvm-2[1]

模式识别,对iris数据进行分类,svm算法

svm 核函数的选择与构造 在matlab中运行

支持向量机(SVM)用于分类的算法实现

svm工具箱的使用范例,很详细的范例，希望对大家有用

可以供在SVM门口的初学者早日入门，这些都是最基本的SVM程序，但是也比较专业，希望有需要的人使用

在实际应用中的分类数据往往是非平衡数据，少数类别的数据可能有很大的分类代价。分类性能不仅要考虑分类精度，同时要考虑分类代价。该文扩展了支持向量机(SVM)学习方法，对于以高斯核为核函数时的少数类和多数

·详细说明：俄亥俄州立大学所编写的SVM工具包,实现程序编译成了mex文件，所以速度很快

应用PCA（主成分分析）进行人脸识别的matlab程序，有较高成功率