线性分类器和支持向量机课件

基于支持向量机算法，对电能质量问题进行分类识别实验，并分析实验结果，探讨其适用性及优缺点。实验数据详尽，分析清晰，对电能质量相关人员具有指导意义。

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

目录说明如下: DocCluster kMeans实现的文档聚类 SVM 支持向量机实现的文档分类

针对支持向量域分类器对大规模样本集的训练时间长且占用内存大的问题, 构造聚类分片双支持向量域分类器. 以均值聚类剖分原始空间, 并选取密度指标大的样本作为初始聚类中心; 对子空间构造双支持向量域分类器

支持向量机

labview—Svm程序,可以进行故障分类

MATLAB支持向量机工具箱,可用支持向量机工具箱做预测

svm 原理解释说明。 ========================

支持向量机分类作图