淘宝客网站备案,开源手机网站系统,重庆网站建设及推广公司,徐州网站app开发分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序#xff0c;确定分类特征…分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序确定分类特征变量做特征重要性排序实现特征选择。 最终MIV结合SVM做分类建模输出有分类对比图和混淆矩阵图。 通过重要性排序图选择重要的特征变量以期实现数据降维的目的。程序直接替换数据就可以用程序内有注释方便学习和使用。程序语言为matlab。 程序设计
完整源码和数据获取方式 私信回复MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测。
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clc
clear all
figure
plot( preY,o,Color,linewidth,2)
hold on
plot(true_label,-,Color,[0 0 0]./255,linewidth,2)
legend(预测值,真实值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {测试集预测结果对比; [准确率 num2str(acc*100) %]};
title(string)
grid
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116071412 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320?spm1010.2135.3001.5343
