向量机
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基于SVM的多策略二分类及多分类系统
该项目实现了一套基于MATLAB环境的完整SVM分类应用框架，核心功能涵盖了基础的二分类以及复杂的多分类任务。系统深度集成了两种主流的多分类策略：一对一（One-vs-One, OVO）和一对多（One-vs-Rest, OVR）。在二分类实现中，通过寻找两类数据间的最大间隔超平面，辅助以核函数处理非线性分布数据；在多分类一对一模式下，系统会自动在N个类别中构建N*(N-1)/2个分类器，并通过投票法确定最终所属类别；在多分类一对多模式中，系统为每个类别构建一个判别器，通过比较分类得分来实现样本归类。项目 -
基于LS-SVM的最小二乘支持向量机回归预测模型
该项目演示了如何在MATLAB环境下构建并运行一个基础的最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测系统。LS-SVM通过将传统SVM中的二次规划问题转化为求解线性方程组，极大地提高了计算速度和处理效率。 项目实现了从原始数据加载、数据预处理（归一化与反归一化）、模型构建、超参数寻优到最终预测的全流程。程序集成了对RBF径向基核函数的支持，并利用网格搜索或交叉验证方法来自动确定最优的正则化参数gamma和核函数宽度sigma。 此工具特别适用于非线性系统建模、时间序列预测（如交通流量、电网负荷等）以及多变量回归 -
基于RBF-SVM的自动羽绒识别系统
本系统利用径向基核支撑向量机(RBF-SVM)构建高精度的自动羽绒识别模型。由于RBF核函数的良好数学性态，其在处理非线性分类问题时展现出优异的学习性能。本项目核心功能在于深入探究RBF核函数中关键参数（如惩罚参数C和核参数gamma）对SVM分类性能的决定性影响，详细模拟并阐述了性能评价指标随参数变化的演变规律。针对自动羽绒识别系统的实际应用需求，系统实现了羽绒特征的自动分析与分类，并依据性能变化规律论述了最优参数的选取策略与选取过程。通过在MATLAB环境下生成详细的参数影响曲线图和三维性能曲面，系统 -
最小二乘支持向量机LSSVM算法源码及教程
本项目提供一套完整的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）MATLAB源代码实现及详尽的配套文档。LSSVM作为标准支持向量机的改进版本，通过将传统的二次规划问题转化为线性方程组的求解，显著提升了模型的训练效率和收敛速度。
