分类器matlab源代码(虫口模型MATLAB源代码)

本篇文章给大家谈谈分类器matlab源代码，以及虫口模型MATLAB源代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何把自己excle分类数据用matlab表现出来
• 2、用matlab对数据分类汇总
• 3、如何查看matlab工具箱内置函数源代码
• 4、如何对图像做分类器训练matlab代码
• 5、求一完整的SVM分类器的程序,matlab编写的。感激不尽。。。
• 6、线性分类器MATLAB程序

如何把自己excle分类数据用matlab表现出来

方法/步骤 首先生成一个带有数据的excel文件，代码如下图所示：编制一个函数，其功能是处理excel工作表中的数据的，在这种情况下，设置范围为[-3，3]。

步骤、双击桌面的Matlab软件快捷方式，打开该软件后，在顶部的菜单栏找到“ Import Data“并单击。如下图红框所示。接下来进入”Import Data“对话框，如下图所示，找到要导入的Excel文件，然后单击右下角的打开。

excel导入matlab很简单，可以用load，xlsread或tableread，matlab自带的load功能也能导入文件。例如 a=load(abc.xls)；把abc.xls文件读入a的矩阵中。画图则根据需要可以使用plot，line(画2纬图）或plot3，mesh，surf（3纬图）。

用matlab对数据分类汇总

首先打开电脑上的“matlab”软件，主界面如下图所示，在命令行输入代码即可运行。

MATLAB中对数据进行行归一化或列归一化的步骤如下：行归一化：先对每一列求和，然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D，最后用D的逆矩阵乘以原矩阵a。

主要是利用mat2cell函数来实现的。%D%A首先读取图像得到矩阵a，%D，利用mat2cell(x，8*ones(r/8，1)，8*(c/8，1))得到分块后的cell矩阵。

如何查看matlab工具箱内置函数源代码

MATLB的函数源程序都存放在MATLAB安装文件夹内的toolbox文件夹下，这些函数都是.m文件，可以用搜索文件的方法搜索函数名找到这个函数的.m文件。

在那个函数名上点右键，然后选打开那个函数。按 ctrl+d 也可以。有些函数是内置函数，看不到实现细节。不过大部分的函数对应一个 .m 文件，是可以看到源代码的。

要看Matlab自带函数的源代码，可以用type语句。type语句的功能是显示程序清单，但其不能显示系统内置函数。

MATALB属于半开源软件，其中很多函数可以通过“open/edit/type+filename”命令进行编辑和查看源代码。

使用 edit + 函数名即可打开函数。不过对于bult-in function只能看到函数的注释部分，而不能查看函数的具体代码。

例如：假如你要查看sin(x)的源码，就在控制台输入： type sin 注意，其中sin是你要查看函数的名称；一些系统嵌入的基本函数你是看不到的。你说的这是不可能的，因为神经网络训练好的变量是使用MATLAB内嵌函数写成的。

如何对图像做分类器训练matlab代码

1、首先双击桌面matlab图标，打开matlab软件。然后在打开的软件中，点击左上角新建m文件。然后输入如图所示的代码。最后点击运行程序，即可输出两幅图像像素点。

2、这段代码首先使用 net.Layers(1：end-3) 语句将 VGG-19 网络的所有层中的最后三层保留在 layersTransfer 中。然后，它使用 numel 函数计算类别数，并使用 fullyConnectedLayer 函数创建一个新的全连接层。

3、你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

4、“与逻辑”线性分类器的设计与逻辑的真值表和逻辑值分布如下所示：其中“o”表示逻辑0，“*”表示逻辑“1”。

求一完整的SVM分类器的程序,matlab编写的。感激不尽。。。

trainImageCategoryClassifier函数返回一个图像分类器。该方法使用基于2分类支持向量机（SVM）的error-correcting output codes(ECOC)框架来训练一个多分类器。

之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。

将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起，最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵，由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的，故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的。然后你就可以使用SVM了。。

MatLab自带的SVM一共集成了两个函数：svmtrain和svmclassify。前者用来训练一个svm分类器，即svmStruct，后者用来使用前面训练好的svmStruct分类器进行分类。

由于有会用的OpenCV等C/C++库，所以数据交换比较麻烦。看了一下libsvm的svm.h、svm.cpp文件，发现有svm_save_model()，svm_load_model()等函数。于是乎用mex小做封装，写了两个matlab可以直接调用的接口。

线性分类器MATLAB程序

“与逻辑”线性分类器的设计与逻辑的真值表和逻辑值分布如下所示：其中“o”表示逻辑0，“*”表示逻辑“1”。

在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。

数学上我们可以表述为：对于 n 维欧氏空间中的两个点集 和 ，若存在 n 维向量 和实数 ，使得： 满足 ，而 满足 ，则称 和 线性可分。

对于用于回归的线性模型，输出y^是特征的线性函数，是直线、平面或超平面(对于更高维的数据集)。对于用于分类的线性模型， 决策边界 是输入的线性函数。换句话说，(二元)线性分类器是利用直线、平面或超平面来分开两个类别的分类器。

这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类。最佳超平面的一个合理选择是以最大间隔把两个类分开的超平面。因此，要选择能够让到每边最近的数据点的距离最大化的超平面。

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