网站后台内容不更新,爱站网,品牌建设最高境界是培育客户成为,电子商务网站建设工具分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于RBF-Adaboost数据分类预测#xff08;Matlab完整程序和数据#xff09; 2.多特征输入…分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于RBF-Adaboost数据分类预测Matlab完整程序和数据 2.多特征输入模型直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图混淆矩阵图。 4.分类效果图混淆矩阵图。 5.RBF-Adaboost的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 研究内容 RBF-AdaBoost是一种将RBF和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言AdaBoost则是一种集成学习方法它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。RBF-AdaBoost算法的基本思想是将RBF作为基模型利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言我们可以训练多个RBF模型每个模型使用不同的数据集和特征表示然后将它们的预测结果组合起来形成一个更准确和鲁棒的模型。 程序设计
完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现基于RBF-Adaboost数据分类预测。
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input );
t_train T_train;
t_test T_test ;%% 输出编码
t_train ind2vec(t_train);
t_test ind2vec(t_test );%% 数据反归一化
T_sim1 vec2ind(t_sim1);
T_sim2 vec2ind(t_sim2);%% 性能评价
error1 sum((T_sim1 T_train)) / M * 100 ;
error2 sum((T_sim2 T_test )) / N * 100 ;%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, r-*, 1: M, T_sim1, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {训练集预测结果对比; [准确率 num2str(error1) %]};
title(string)
gridfigure
plot(1: N, T_test, r-*, 1: N, T_sim2, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {测试集预测结果对比; [准确率 num2str(error2) %]};
title(string)
grid
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm1001.2014.3001.5502
