MATLAB环境下libSVM回归算法源码解析

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 3 下载量 150 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 3.29MB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源包含了使用libsvm库进行回归分析的源代码，以及相应的数据文件，这些资源文件被打包成一个名为'svm.rar'的压缩文件。libsvm是一个有效的支持向量机(SVM)工具库，广泛应用于机器学习领域，用于解决分类和回归问题。本资源专注于回归分析，即通过libsvm库在MATLAB环境下进行支持向量回归(SVR)。SVR是一种通过寻找数据的最佳拟合平面来进行预测的算法，特别适合处理非线性问题。 libsvm回归算法的关键知识点包括： 1. 支持向量机(SVM)的基本原理：SVM是一种监督学习算法，主要用于分类问题，通过在特征空间中找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分隔开。对于回归问题，即通过支持向量回归(SVR)来找到数据的最佳拟合曲线或平面。 2. 回归问题与分类问题的区别：回归问题关注的是连续值的预测，而分类问题则关注于将数据分配到离散的类别中。SVR在处理回归问题时，旨在最小化预测值与实际值之间的误差。 3. 核技巧(Kernel Trick)：在SVM和SVR中，核技巧被用于将原始数据映射到高维空间中，以便更容易找到最佳的决策边界。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数(RBF)核等。 4. libsvm库：libsvm是一个开源的SVM库，提供了简洁易用的API，支持C++、Java、Python、MATLAB等多种编程语言的接口。该库包含训练和预测功能，并且支持交叉验证、模型选择和概率估计等高级功能。 5. MATLAB实现：MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。通过MATLAB调用libsvm库，用户可以方便地进行数据预处理、模型训练、参数调优以及结果分析等步骤。 6. 数据预处理：在使用libsvm进行回归分析之前，数据预处理是一个重要的步骤，它包括数据清洗、归一化、特征选择等。这有助于提高模型的准确性和泛化能力。 7. 模型参数选择：在使用libsvm回归模型时，需要对模型参数进行选择和调整，例如选择合适的核函数、调整正则化参数C和核函数参数等。这些参数的选择会直接影响模型的性能。 8. 性能评估：评估模型性能时，通常会采用均方误差(MSE)、决定系数(R²)等统计指标。这些指标能够反映模型的预测准确性和泛化能力。 9. 交叉验证：交叉验证是一种统计方法，用于评估并比较学习算法的泛化性能。在libsvm回归中，常用的交叉验证方法有k-fold交叉验证等。 10. 应用场景：libsvm回归可以应用于多种数据挖掘和预测任务，如股票价格预测、天气预报、疾病诊断等。由于其出色的非线性拟合能力，尤其在处理复杂数据集时表现出色。 通过学习和使用'svm.rar'中的资源，开发者和数据分析师将能够利用MATLAB和libsvm的强大功能，实现高效且准确的回归分析，解决实际问题。"

使用matlab安装LIBSVM及读入数据集

2018-04-22 上传
使用matlab进行数据处理，数据读入，数据处理，初学者有用！！！

Libsvm-dataset.rar_LibSVM_SVM 应用_libsvm dataset_libsvm matlab_l

2022-09-19 上传
标题中的"Libsvm-dataset.rar_LibSVM_SVM 应用_libsvm dataset_libsvm matlab_l"提到了几个关键概念，主要包括LibSVM、SVM（支持向量机）、以及与MATLAB相关的数据集。LibSVM是陈嘉玲教授和简志荣教授开发的一个开源...

coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_

2023-05-16 上传
`model_svm.coef_` 返回一个数组，其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征，那么这个数组的长度就是 $n$。 `model_svm.intercept_` 返回一个实数，表示决策函数的截距。 这些权重系数和截距可以...

plt.scatter(svm.support_vectors_[:, 0], svm.support_vectors_[:, 1], color='red', marker='x')这句代码什么意思

2023-06-09 上传
其中，svm.support_vectors_[:, 0]表示SVM分类器中支持向量的X轴坐标，svm.support_vectors_[:, 1]表示SVM分类器中支持向量的Y轴坐标，color='red'表示散点的颜色为红色，marker='x'表示散点的标记为"x"。...

Traceback (most recent call last): File "/home/pi/shexiang.py", line 3, in <module> svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cv2.error: OpenCV(4.5.1) ../modules/ml/src/svm.cpp:2206: error: (-212:Parsing error) Missing or invalid SVM type in function 'read_params'

2023-06-10 上传
这个错误可能是由于 SVM 模型文件 `svm.xml` 的格式不正确导致的。您可以尝试重新生成 SVM 模型，确保其格式正确。这里提供一份 SVM 模型生成代码的示例供参考： ``` import cv2 import numpy as np # 加载训练...

# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None，这段代码的含义是什么

2023-06-11 上传
如果选择了 sklearn SVM（choice=4），则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。 然后，根据选择的 SVM 模型类型，使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM ...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

2023-05-27 上传
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(train_data) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",...

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

2023-05-27 上传
4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。 下面是修改后的代码： ```python import numpy as np import cv2 as cv ...

import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

2023-06-06 上传
12. 第十三行 `svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)`，该行代码中的多个函数调用应该分别放在一...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2023-06-09 上传
5. 在使用`svm.predict()`函数对测试图像进行分类时，您应该使用`svm.predict(test_features)`而不是`svm.predict(test_features.reshape(1,-1))`。 6. 在显示分割结果时，您应该使用`cv2.imshow()`函数的第一个...
林当时
  • 粉丝: 110
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源