基于MATLAB的SVM支持向量机的数据分类，包括训练，测试，以及数据库下载

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A.运行方法： 运行main.m 基于MATLAB的SVM支持向量机的数据分类，包括训练，测试，以及数据库 B.程序实现流程： 第一步： 为了简化计算，可对得到的图像特征数据进行标准化 将数据通过函数变换映射到[0.1,1] 第二步： 图像特征集合中信息特征的筛选：包括单因素方差分析和巴氏距离分析两个并行子模块。 该步骤是数据进行初步筛选，剔除非信息特征，获得各自相应的信息特征，为下一步研究做铺垫。也就是说，假设某个特征对于火焰图像样本和干扰源图像样本的数据分析结果基本没有区别，那么则认为这个特征与火焰识别是无关的，将其归类为非信息特征中。 第三步： K均值聚类与有效特征子集的生成：包括K均值聚类子模型和主特征选择子模型。该步骤对上一步骤的结果做进一步处理，产生多个有效特征子集。 第四步： 使用支持向量机和神经网络以及统计方法对上面的多个特征子集合进行识别仿真，得到效果最NB的特征子集。将分组后的火特征数据以及非火特征数据组合成一个数据，然后再加入1和0的标志位进行训由于Final_Fire0，Final_Fire1是MXN类型的数据，所以将其转换为1XM的数据 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/ccsss22/85033153?utm_source=bbsseo