PCA-SVM分类预测 | Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测

PCA-SVM分类预测 | Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测，excel数据集，main是程序文件；
2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行；
3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中，实现多输入分类预测，可以实现二分类及多分类预测。
注：数据和文件放在一个文件夹

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM分类预测 | Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数

         
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/143457262

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