1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

MATLAB 中 SVM 实现 直接上代码 main.m %% Initialize data clear, clc, close all; load('data.mat'); y(y == 0) = -1; % X_train = X(1:35, :); % y_train = y(1:35); % X_test = X(36:51, :); % y_test = y(36:51); %% Visualize data % jhplotdata(X_train, y_train); %% Tr

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

#翻译#了下 余凯老师的 心法 以前的一篇博文:二分类SVM方法Matlab实现 前几日实现了下,虽然说是Linear-SVM,但是只要可以有映射函数也可以做kernel-svm function [optW cost]= svm5step(X, y, lambda) %% Linear-SVM Minimize(Cost + lambda*Penalty) % X: N×dim % y: {-1,+1} % lambda: coefficient for Penalty part % By L

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类 说明: scipy官网上有参考,但是看

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类 说明: scipy官网上有参考,但是看

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand

1.K-均值聚类法的概述    之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理.最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理.弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~   简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离: (2)用 linkage函数定义变量之间的连接: (3)用 cophenetic函数评价聚类信息: (4)用cluster函数创建聚类. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法,支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题,它通过引入核函数,巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好地解决了非线性分类问题. 构造出一个具有良好性能的SVM,核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择．因此如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应用领域遇到的一个重大难题,也成为科研工作者所关注的焦点,即便如此,却依然没有得到具体的理论或方法来指导核函数的选取 1.

支持向量机(SVM)的matlab的实现 支持向量机是一种分类算法之中的一个,matlab中也有对应的函数来对其进行求解:以下贴一个小例子.这个例子来源于我们实际的项目. clc; clear; N=10; %以下的数据是我们实际项目中的训练例子(例子中有8个属性) correctData=[0,0.2,0.8,0,0,0,2,2]; errorData_ReversePharse=[1,0.8,0.2,1,0,0,2,2]; errorData_CountLoss=[0.2,0.4,0.6,0

人生如戏!!!! 一.理论准备 聚类算法,不是分类算法.分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类.聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 算法大致思路:       1.从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2)       2.计算其余

LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包.本文介绍在Matlab中如何使用该软件包.(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear) 二.安装 在Windows系统中,预编译好的可执行文件在..\wind

LibLinear(SVM包)的MATLAB安装 1 LIBSVM介绍 LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包(一些支持向量机(SVM)的开源代码库的链接及其简介),运用方便简单,其中的核函数(常用核函数-Kernel Function)可以自己定义也可以默认.但是对一些大数据来说,有没有非线性映射,他们的性能差不多.如果不使用核,我们可以用线性分类或者回归来训练一个更大的数据集.这些数据往往具有非常高维的特征,例如文本分类Document classification.所以LIBSVM就

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用GA初始化聚类中心. 1.matlab程序 GAKFCM_main.m function [ave_acc_GAKFCM,max_acc_GAKFCM,min_acc_GAKFCM,ave_iter_GA,ave_iter_KFCM,ave_run_tim

聚类——WKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——WKFCM文章中已介绍了WKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用FCM初始化聚类中心,也可以随机初始化聚类中心. 1.matlab程序 WKFCM_main.m %function [ave_acc_WKFCM,max_acc_WKFCM,min_acc_WKFCM,ave_iter_WKFCM,ave_run_time]=