模糊理论
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线性模糊支持向量机FSVM算法实现
该项目实现了基于MATLAB的线性模糊支持向量机（FSVM）算法，主要解决传统SVM在处理包含噪声或异常值的数据集时鲁棒性不足的问题。程序通过为每个训练样本引入模糊隶属度因子，重新构建了优化目标函数，使得模型能够根据样本的重要性或可靠程度对其分类贡献进行动态调整。在实现过程中，程序详细展示了如何计算样本到类中心的距离并据此生成隶属度值，从而在求解分类超平面时降低离群点的权重。该代码虽然采用线性模型且未涉及核函数变换，但其逻辑严密，完整包含了数据预处理、隶属度分配、二次规划问题构造以及分类器评价等核心模块。
