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svm向量机分类程序,附源代码,欢迎下载
基于支持向量机的遥感图像分类方法,为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据
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。
对图片的分类主要包含以下四个步骤：1.用尺度不变特征转换（SIFT）算法来提取训练集中图片的特征值。2.用K-means算法将这些特征值聚成n类。这n类中的每一类就相当于是图片的单词，所有的n个类别构
可以用于模式分类和回归的支持向量机程序实现
实现了基于LBP和支持向量机的分类算法。首先提取出LBP特征，再利用支持向量机进行分类
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。
为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证
使用SVM（支持向量机）进行鸢尾花的分类。能够正确地运行。
为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合
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