基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法

针对不均衡分类问题，提出了一种基于隶属度加权的模糊支持向量机模型。使用传统支持向量机对样本进行训练，并通过样本点与所得分类超平面之间的距离构造模糊隶属度，这不仅能够消除噪点和野值点的影响，而且可以在一

在模糊多分类问题中，由于训练样本在训练过程中所起的作用不同，对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机（fuzzy support vector machines，FSVM）的第一种形式

支持向量机在文本分类中的应用:文本分类作为信息、过滤、信自、检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书管等领域的技术基础，有着广泛的应用前景。而支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，能较好地处

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提出一种基于光谱相似尺度(spectral similarity scale,SSS)的支持向量机(support vectormachines,SVM)遥感土地分类新方法,该方法选择莆田市作为遥感土

棉花与杂草的支持向量机分类识别算法，文静，易正俊，棉花除草机器人需要对棉田的棉花与杂草进行有效识别，才能除掉棉田的杂草，提高棉花的产量和经济效益。由于棉花的叶片与杂草的叶

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习模型，不仅在二分类问题上表现优异，也可以扩展到多分类任务。SVM的核心思想是通过构建一个超平面，将不同类别的样本

svm向量机分类程序,附源代码,欢迎下载

1-16个标签分为三大类，判断心脏病的有无。此SVM算法采用Matlab的形式进行编码，通俗易懂。

用支持向量机算法，多项式核对两类非线性点分类，并画出图像。matlab编写。