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搜索资源 - classification using svm
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用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。-Using matlab to achieve non-linear support vector machine classifier for multi-class classification.
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用matlab实现了SVM算法，并且对两类点进行了分类，给出了图形化的结果。-SVM algorithm is implemented using matlab, and two points on the classification, given the graphical result.
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在PYTHON里面，采用LIBSVM，实现对TE数据的多类故障的分类。-In PYTHON inside, using LIBSVM, TE data to realize the classification of many types of failures.
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基于SVM算法的文本分类，用JAVA实现。-SVM-based text classification algorithm, using JAVA implementation.
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利用支持向量机的分类特性，结合modis的云图像，对云相态进行分类，利用svm云相态分类算法源代码-The use of support vector machine classification of features, combined with clouds modis images of the cloud phase state classification using svm-phase state of cloud classification algorithm source c
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转发一个可视化的非线性支持向量机多分类源码，比较实用易学，值得进一步深入开发。-non-linear SVM multi-classification
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在分类算法研究onThe应用运行长度的车型分类研究中使用坡道SVM和K近邻-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
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在草图符号的自适应学习中，不同用户的训练样本数量可能不同，保持在不同样本数量下良好的学习效
果成为需要解决的一个重要问题．提出一种自适应的草图符号识别方法，该方法采用与训练样本个数相关的分类
器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合．它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法
和支持大量样本学习的SVM 方法，并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息，实现了不同样本个数下自适应
的符号学习和识别．基于该方法，文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件．最后，利用扩
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用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取-MATLAB source code written using svm, support vector machine can be achieved for feature classification or extraction
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A method for classification of image using svm kernel
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本程序包括：论文SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类，和相应的matlab实现其中图像划分以及特征提取、聚类均利用matlab6.5完成。
-The procedures include: paper by SVM for feature extraction based on block classification, and the corresponding realization of one image into matlab, and feature extraction,
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VC6.0编写，基于OpenCV的支持向量机分类程序，在400×400的平面上生3类随机样本点，然后给出利用SVM分类的决策面和支持向量-VC6.0 written OpenCV-based support vector machine classification procedures, the plane of 400 × 400 random samples of raw Category 3 points, and then give the decision-making surfac
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svm分类器，利用svm分类器分离的例子，数据来自UCI-svm classification using svm classifier separation example, data from UCI
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于多类模式分类，使用svm工具箱：LS_SVMlab
使用平台：Matlab6.5
-Multi-class pattern classification, using svm toolbox: LS_SVMlab using the platform: Matlab6.5
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ppt for braintumour classification using svm classifier
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使用Hadoop平台的Spark组件，实现机器学习分类算法SVM（支持向量机），使用的编程语言为Scala。(Using the Hadoop platform Spark components, the machine learning classification algorithm SVM (support vector machines), using the programming language for Scala.)
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the code is for classification using svm for remote sensing image , please see enjoy
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采用svm来做分类，一般能得到较满意的结果，但用svm做分类预测时需要调节相关的参数才能得到比较理想的预测分类准确率，那么svm的参数该如何选取？该程序主要说明如何更好地提升分类器性能。(Use svm to do the classification, the general can get more satisfactory results, but when using svm to do classification prediction need to adjust the relev
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matlab 开发，使用SVM方法实现印章和背景的自动分类，分类效果较好(Matlab development, using SVM method to realize automatic classification of seal and background, the effect of classification is better)
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算法功能是SVM分类，使用PCA降维处理，一个文件是直接分类，另一个是降维后分类(Classification using SVM algorithm)
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