支持向量机代码.zip

【实例简介】
SVM理论，包含libsvm、关联规则、matlab支持向量机工具箱，相关程序等
【实例截图】
【核心代码】
4744302543379269362.zip
└── SVM
├── (1)matlab中SVM工具箱的使用方法.doc
├── 7种SVM-支持向量机工具包
│   ├── LIbSVM
│   │   ├── kernel.m
│   │   ├── LIBSVM a Library for Support Vector Machines.pdf
│   │   ├── Main_SVC_C.m
│   │   ├── Main_SVC_Nu.m
│   │   ├── Main_SVM_One_Class.m
│   │   ├── Main_SVR_Epsilon.m
│   │   ├── Main_SVR_Nu.m
│   │   ├── svmSim.m
│   │   ├── svmTrain.m
│   │   └── 工具箱说明.txt
│   ├── LS_SVMlab
│   │   ├── AFE.m
│   │   ├── bay_errorbar.m
│   │   ├── bay_initlssvm.m
│   │   ├── bay_lssvmARD.m
│   │   ├── bay_lssvm.m
│   │   ├── bay_modoutClass.m
│   │   ├── bay_optimize.m
│   │   ├── bay_rr.m
│   │   ├── buffer.mc
│   │   ├── changelssvm.m
│   │   ├── code.asv
│   │   ├── codedist_bay.m
│   │   ├── codedist_hamming.m
│   │   ├── codedist_loss.m
│   │   ├── code_ECOC.m
│   │   ├── codelssvm.m
│   │   ├── code.m
│   │   ├── code_MOC.m
│   │   ├── code_OneVsAll.m
│   │   ├── code_OneVsOne.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── crossvalidate.m
│   │   ├── deltablssvm.m
│   │   ├── democlass.m
│   │   ├── demo_fixedclass.m
│   │   ├── demo_fixedsize.m
│   │   ├── demofun.m
│   │   ├── demomodel.m
│   │   ├── demo_yinyang.m
│   │   ├── denoise_kpca.m
│   │   ├── eign.m
│   │   ├── gridsearch.m
│   │   ├── initlssvm.m
│   │   ├── kentropy.m
│   │   ├── kernel_matrix.m
│   │   ├── kpca.m
│   │   ├── latentlssvm.m
│   │   ├── leaveoneout_lssvm.m
│   │   ├── leaveoneout.m
│   │   ├── linesearch.m
│   │   ├── linf.m
│   │   ├── lin_kernel.m
│   │   ├── lssvm1024.dll
│   │   ├── lssvm256.dll
│   │   ├── LS_SVM2.asv
│   │   ├── lssvm64.dll
│   │   ├── lssvm.dll
│   │   ├── lssvmFILE1024.exe
│   │   ├── lssvmFILE256.exe
│   │   ├── lssvmFILE64.exe
│   │   ├── lssvmFILE.exe
│   │   ├── lssvmFILE.m
│   │   ├── LS-SVMlab Toolbox User's Guide.pdf
│   │   ├── lssvmMATLAB.m
│   │   ├── medae.m
│   │   ├── misclass.m
│   │   ├── MLP_kernel.m
│   │   ├── mse1.m
│   │   ├── phitures.dll
│   │   ├── plotlssvm.m
│   │   ├── poly_kernel.m
│   │   ├── postlssvm.m
│   │   ├── predict.m
│   │   ├── prelssvm.m
│   │   ├── RBF_kernel.m
│   │   ├── rcrossvalidate.m
│   │   ├── ridgeregress.m
│   │   ├── robustlssvm.m
│   │   ├── roc.m
│   │   ├── simclssvm1024.dll
│   │   ├── simclssvm256.dll
│   │   ├── simclssvm64.dll
│   │   ├── simclssvm.dll
│   │   ├── simFILE1024.exe
│   │   ├── simFILE256.exe
│   │   ├── simFILE64.exe
│   │   ├── simFILE.exe
│   │   ├── simFILE.m
│   │   ├── simlssvm.m
│   │   ├── sparselssvm.m
│   │   ├── trainlssvm.m
│   │   ├── trimmedmse.m
│   │   ├── tunelssvm.m
│   │   ├── validate.m
│   │   ├── windowize.m
│   │   └── windowizeNARX.m
│   ├── mysvm
│   │   └── 支持向量机
│   │   ├── mySVM.files
│   │   │   ├── ai.gif
│   │   │   ├── allgemein.eng.gif
│   │   │   ├── balken_le.gif
│   │   │   ├── balken_ro.gif
│   │   │   ├── balken_ru.gif
│   │   │   ├── buttons.eng.js
│   │   │   ├── cs.gif
│   │   │   ├── eier_graybg.gif
│   │   │   ├── forschung.eng.gif
│   │   │   ├── intern.eng.gif
│   │   │   ├── lehre.eng.gif
│   │   │   ├── ls8news.gif
│   │   │   ├── mail.gif
│   │   │   ├── no_deutsch.gif
│   │   │   ├── partner.gif
│   │   │   ├── personal.eng.gif
│   │   │   ├── search.gif
│   │   │   ├── server-cntr.gif
│   │   │   └── software.gif
│   │   ├── mySVM.htm
│   │   ├── mySVM-latest-bin
│   │   │   ├── help
│   │   │   ├── mySVM.exe
│   │   │   ├── mySVMpredict.exe
│   │   │   ├── param.dat
│   │   │   ├── test.dat
│   │   │   ├── test.dat.pred
│   │   │   ├── trainreg.100.dat
│   │   │   ├── trainreg.100.dat.svm
│   │   │   └── trainreg.100.log
│   │   ├── mySVM-latest.tar
│   │   │   ├── examples
│   │   │   │   ├── param.dat
│   │   │   │   ├── trainreg.100.dat
│   │   │   │   └── trainreg.100.log
│   │   │   ├── example_set.cpp
│   │   │   ├── example_set.h
│   │   │   ├── globals.cpp
│   │   │   ├── globals.h
│   │   │   ├── kernel.cpp
│   │   │   ├── kernel.h
│   │   │   ├── learn.cpp
│   │   │   ├── Makefile
│   │   │   ├── parameters.cpp
│   │   │   ├── parameters.h
│   │   │   ├── predict.cpp
│   │   │   ├── smo.cpp
│   │   │   ├── smo.h
│   │   │   ├── svm_c.cpp
│   │   │   ├── svm_c.h
│   │   │   ├── svm_nu.cpp
│   │   │   ├── svm_nu.h
│   │   │   └── version.h
│   │   └── mysvm-manual.ps
│   ├── mysvm.zip
│   ├── OSU_SVM3.00
│   │   ├── cmap.mat
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── demo
│   │   │   ├── c_clademo.m
│   │   │   ├── c_lindemo.m
│   │   │   ├── c_poldemo.m
│   │   │   ├── c_rbfdemo.m
│   │   │   ├── c_svcdemo.m
│   │   │   ├── DemoData_class.mat
│   │   │   ├── DemoData_test.mat
│   │   │   ├── DemoData_train.mat
│   │   │   ├── one_rbfdemo.m
│   │   │   ├── osusvmdemo.m
│   │   │   ├── SVMClassifier.mat
│   │   │   ├── u_clademo.m
│   │   │   ├── u_lindemo.m
│   │   │   ├── u_poldemo.m
│   │   │   ├── u_rbfdemo.m
│   │   │   └── u_svcdemo.m
│   │   ├── demos.m
│   │   ├── LinearSVC.m
│   │   ├── mexSVMClass.dll
│   │   ├── mexSVMClass.m
│   │   ├── mexSVMClass.mexglx
│   │   ├── mexSVMClass.mexhp7
│   │   ├── mexSVMClass.mexsol
│   │   ├── mexSVMTrain.dll
│   │   ├── mexSVMTrain.m
│   │   ├── mexSVMTrain.mexglx
│   │   ├── mexSVMTrain.mexhp7
│   │   ├── mexSVMTrain.mexsol
│   │   ├── Normalize.m
│   │   ├── one_RbfSVC.m
│   │   ├── PolySVC.m
│   │   ├── RbfSVC.m
│   │   ├── Scale.m
│   │   ├── SVMClassifier.mat
│   │   ├── SVMClass.m
│   │   ├── SVMPlot2.m
│   │   ├── SVMPlot.m
│   │   ├── SVMTest.m
│   │   ├── SVMTrain.m
│   │   ├── u_LinearSVC.m
│   │   ├── u_PolySVC.m
│   │   └── u_RbfSVC.m
│   ├── stprtool
│   │   ├── bayes
│   │   │   ├── bayescln.m
│   │   │   ├── bayescln.m~
│   │   │   ├── bayesdemo1.m
│   │   │   ├── bayesdemo2.m
│   │   │   ├── bayesdemo3.m
│   │   │   ├── bayeserr.m
│   │   │   ├── bayesnd.m
│   │   │   ├── bhattach.m
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── gaussc2b.mat
│   │   │   ├── gaussc2.mat
│   │   │   └── pbayescln.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── Contents.m~
│   │   ├── datasets
│   │   │   ├── ascii2xi.m
│   │   │   ├── ascii2xi.m~
│   │   │   ├── checkdat.m
│   │   │   ├── chgnum.m
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── Contents.m~
│   │   │   ├── creatset.m
│   │   │   ├── datafiles.m
│   │   │   ├── dataid.m
│   │   │   ├── img2xi.m
│   │   │   ├── img2x.m
│   │   │   ├── nmix.m
│   │   │   ├── norm2file.m
│   │   │   ├── pgm2xi.m
│   │   │   ├── pgm2x.m
│   │   │   ├── pgm2x.m~
│   │   │   ├── pimg.m
│   │   │   ├── pimg.m~
│   │   │   ├── sortxi.m
│   │   │   ├── x2img.m
│   │   │   ├── x2pgm.m
│   │   │   └── xi2file.m
│   │   ├── generalp
│   │   │   ├── acov.m
│   │   │   ├── cerror.m
│   │   │   ├── cliplin1.m
│   │   │   ├── cliplin2.m
│   │   │   ├── clrchild.m
│   │   │   ├── cmp1.mat
│   │   │   ├── cmpwin.m
│   │   │   ├── color.m
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── crossval.m
│   │   │   ├── ellips.m
│   │   │   ├── erfc2.m
│   │   │   ├── fig2eps.m
│   │   │   ├── getaxis.m
│   │   │   ├── itosgn.m
│   │   │   ├── kernel1.m
│   │   │   ├── knnclass.c
│   │   │   ├── knnclass.m
│   │   │   ├── knnclass.m~
│   │   │   ├── knnclass.mexlx
│   │   │   ├── mahalan.m
│   │   │   ├── marker.m
│   │   │   ├── multi2dicho.m
│   │   │   ├── normald.m
│   │   │   ├── pdiscrim.m
│   │   │   ├── pdiscrim.m~
│   │   │   ├── pline.m
│   │   │   ├── pnmix.m
│   │   │   ├── pnormal.m
│   │   │   ├── ppatterns.m
│   │   │   ├── ppoints.m
│   │   │   ├── randpds.m
│   │   │   ├── setaxis.m
│   │   │   └── sgntoi.m
│   │   ├── learning
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── minimax
│   │   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   │   ├── mmdata1.mat
│   │   │   │   ├── mmdata2.mat
│   │   │   │   ├── mmdemo.m
│   │   │   │   └── mmln.m
│   │   │   └── unsuper
│   │   │   ├── clusters2.mat
│   │   │   ├── clusters2over.mat
│   │   │   ├── clusters4.mat
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── mix4init1.mat
│   │   │   ├── mix4init2.mat
│   │   │   ├── mln.m
│   │   │   ├── unsudemo.m
│   │   │   ├── unsund.m
│   │   │   └── unsuni.m
│   │   ├── linear
│   │   │   ├── anderson
│   │   │   │   ├── andrdata1.mat
│   │   │   │   ├── andrdata2.mat
│   │   │   │   ├── andrdemo.m
│   │   │   │   ├── andrerr.m
│   │   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   │   ├── eanders.m
│   │   │   │   ├── ganders2.m
│   │   │   │   ├── ganders.m
│   │   │   │   ├── ganders.m~
│   │   │   │   ├── gatx0.m
│   │   │   │   ├── gganders2.m
│   │   │   │   ├── gganders.m
│   │   │   │   ├── mineps.m
│   │   │   │   ├── mineps.m~
│   │   │   │   ├── minepsrt.m
│   │   │   │   ├── minepsvl.m
│   │   │   │   ├── oanders.m
│   │   │   │   ├── pandr2df.m
│   │   │   │   ├── pandr2d.m
│   │   │   │   ├── pok1.mat
│   │   │   │   └── testandr.m
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── ctransf.m
│   │   │   ├── finite
│   │   │   │   ├── and.mat
│   │   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   │   ├── csvm.m
│   │   │   │   ├── ekozinec2.m
│   │   │   │   ├── ekozinec.m
│   │   │   │   ├── kozinec.m
│   │   │   │   ├── lindemo.m
│   │   │   │   ├── linsep1.mat
│   │   │   │   ├── linsep2.mat
│   │   │   │   ├── linsep3.mat
│   │   │   │   ├── linsvm.m
│   │   │   │   ├── nonsep1.mat
│   │   │   │   ├── perceptr.m
│   │   │   │   ├── testdich.m
│   │   │   │   └── xor.mat
│   │   │   ├── fisher
│   │   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   │   ├── fishdemo.m
│   │   │   │   ├── fisherk.m
│   │   │   │   ├── fisherp.m
│   │   │   │   ├── fiveclasses.mat
│   │   │   │   ├── fourclasses.mat
│   │   │   │   ├── pfish2d.m
│   │   │   │   └── sixclasses.mat
│   │   │   ├── homog2.m
│   │   │   ├── ictransf.m
│   │   │   └── linclass.m
│   │   ├── modiflog.txt
│   │   ├── noname.mat
│   │   ├── pca
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── ecov.m
│   │   │   ├── kernelpca.m
│   │   │   ├── kernelpca.m~
│   │   │   ├── kpcademo1.m
│   │   │   ├── kpcademo1.m~
│   │   │   ├── pcademo1.m
│   │   │   ├── pcaexam1.mat
│   │   │   ├── pcaexam2.mat
│   │   │   ├── pkernelpca.m
│   │   │   └── spca.m
│   │   ├── quadrat
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── l2q2d.m
│   │   │   ├── pquad2d.m
│   │   │   ├── qtransf.m
│   │   │   ├── quad2d.m
│   │   │   ├── quademo.m
│   │   │   ├── threeclstr.mat
│   │   │   └── twocircles.mat
│   │   ├── readme.txt
│   │   ├── setpath.m
│   │   └── svm
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── data1.mat
│   │   ├── ka.m
│   │   ├── kdist.m
│   │   ├── kernel.c
│   │   ├── kernel.h
│   │   ├── kernelskf.c
│   │   ├── kernelskf.c~
│   │   ├── kernelskf.dll
│   │   ├── kernelskf.m
│   │   ├── kernelskf.mexlx
│   │   ├── kernelsk.m
│   │   ├── kerskfmat.m
│   │   ├── kgilbert.c
│   │   ├── kgilbert.dll
│   │   ├── kgilbert.mexlx
│   │   ├── kmatrix.c
│   │   ├── kmatrix.m
│   │   ├── kmatrix.mexlx
│   │   ├── kperceptr.m
│   │   ├── linsep1.mat
│   │   ├── m2o_smo.c
│   │   ├── m2o_smo.dll
│   │   ├── m2osmo.m
│   │   ├── m2osmo.m~
│   │   ├── m2o_smo.mexlx
│   │   ├── m2o_sor.c
│   │   ├── m2o_sor.dll
│   │   ├── m2osor.m
│   │   ├── m2osor.m~
│   │   ├── m2o_sor.mexlx
│   │   ├── minballdemo1.m
│   │   ├── minballdemo1.m~
│   │   ├── minball.m
│   │   ├── multisvm1.mat
│   │   ├── multisvmdemo1.m
│   │   ├── multisvmdemo1.m~
│   │   ├── noname.mat
│   │   ├── nonlinsep1.mat
│   │   ├── nonlinsep2.mat
│   │   ├── oaaclass.m
│   │   ├── oaasmo.m
│   │   ├── oaoclass.m
│   │   ├── oaogilbert.m
│   │   ├── oaogilbert.m~
│   │   ├── oaoksk.m
│   │   ├── oaoksk.m~
│   │   ├── oaoromma.m
│   │   ├── oaoromma.m~
│   │   ├── oaosmo2.m
│   │   ├── oaosmo2.m~
│   │   ├── oaosvmlight.m
│   │   ├── oaosvmlight.m~
│   │   ├── pkdist.m
│   │   ├── poaasvm.m
│   │   ├── problem1.mat
│   │   ├── problem2.mat
│   │   ├── psvm.m
│   │   ├── psvm.m~
│   │   ├── romma.c
│   │   ├── romma.dll
│   │   ├── romma.mexlx
│   │   ├── smo2.c
│   │   ├── smo2.dll
│   │   ├── smo2.mexlx
│   │   ├── smo.c
│   │   ├── smo.dll
│   │   ├── smoker.c
│   │   ├── smoker.dll
│   │   ├── smoker_l1o.c
│   │   ├── smoker_l1o.dll
│   │   ├── smoker_l1o.m
│   │   ├── smoker_l1o.mexlx
│   │   ├── smoker.m
│   │   ├── smoker.mexlx
│   │   ├── smo.m
│   │   ├── smomat.m
│   │   ├── smo.mexlx
│   │   ├── svm2mot.m
│   │   ├── svmclass2.c
│   │   ├── svmclass2.c~
│   │   ├── svmclass2.dll
│   │   ├── svmclass2.m
│   │   ├── svmclass2.mexlx
│   │   ├── svmclass.m
│   │   ├── svmdemo.m
│   │   ├── svmhyper.m
│   │   ├── svmlight.m
│   │   ├── svmmot.m
│   │   ├── tmp_examples.txt
│   │   ├── tmp_verb.txt
│   │   └── xi2svmlight.m
│   ├── svm_light
│   │   ├── svm_light
│   │   │   ├── kernel.h
│   │   │   ├── LICENSE.txt
│   │   │   ├── Makefile
│   │   │   ├── svm_classify.c
│   │   │   ├── svm_common.c
│   │   │   ├── svm_common.h
│   │   │   ├── svm_hideo.c
│   │   │   ├── svm_learn.c
│   │   │   ├── svm_learn.h
│   │   │   ├── svm_learn_main.c
│   │   │   └── svm_loqo.c
│   │   └── svm_light.tar
│   ├── svm_light.tar.gz
│   └── SVM_SteveGunn
│   ├── binomial.m
│   ├── centrefig.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── Examples
│   │   ├── Classification
│   │   │   ├── iris1v23.mat
│   │   │   ├── iris2v13.mat
│   │   │   ├── iris3v12.mat
│   │   │   ├── linsep.mat
│   │   │   └── nlinsep.mat
│   │   └── Regression
│   │   ├── example.mat
│   │   ├── sinc.mat
│   │   └── titanium.mat
│   ├── nobias.m
│   ├── Optimiser
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── pr_loqo.c
│   │   ├── pr_loqo.h
│   │   ├── qp.c
│   │   └── qp.dll
│   ├── qp.dll
│   ├── README
│   ├── README.txt
│   ├── softmargin.m
│   ├── svcerror.m
│   ├── svcinfo.m
│   ├── svc.m
│   ├── svcoutput.m
│   ├── svcplot.m
│   ├── svdatanorm.m
│   ├── svkernel.m
│   ├── svr.asv
│   ├── svrerror.m
│   ├── svr.m
│   ├── svroutput.m
│   ├── svrplot.m
│   ├── svtol.m
│   ├── uiclass.m
│   ├── uiclass.mat
│   ├── uiregress.m
│   └── uiregress.mat
├── libsvm-2[2].8程序代码导读.doc
├── LIBSVM使用方法.pdf
├── Libsvm的下载、安装和使用(《Learn_SVM_Step_by_Step》by_faruto2011系列视频-应用篇).pdf
├── libsvm简易说明.pdf
├── Matlab+R2009a+支持向量机工具箱
│   ├── binomial.m
│   ├── centrefig.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── Examples
│   │   ├── Classification
│   │   │   ├── iris1v23.mat
│   │   │   ├── iris2v13.mat
│   │   │   ├── iris3v12.mat
│   │   │   ├── linsep.mat
│   │   │   └── nlinsep.mat
│   │   └── Regression
│   │   ├── example.mat
│   │   ├── sinc.mat
│   │   └── titanium.mat
│   ├── nobias.m
│   ├── Optimiser
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── pr_loqo.c
│   │   ├── pr_loqo.h
│   │   ├── qp.c
│   │   └── qp.dll
│   ├── qp.dll
│   ├── README
│   ├── softmargin.m
│   ├── svcerror.m
│   ├── svcinfo.m
│   ├── svc.m
│   ├── svcoutput.m
│   ├── svcplot.m
│   ├── svdatanorm.m
│   ├── svkernel.m
│   ├── svrerror.m
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│   ├── svroutput.m
│   ├── svrplot.m
│   ├── svtol.m
│   ├── uiclass.m
│   ├── uiclass.mat
│   ├── uiregress.m
│   └── uiregress.mat
├── Matlab+R2009a+支持向量机工具箱.rar
├── (Matlab)SVM工具箱快速入手简易教程.doc
├── matlab中使用libsvm的使用方法.doc
├── svm
│   ├── svm笔记.doc
│   ├── vc维.doc
│   ├── 机器学习——核函数讲义.doc
│   ├── 核函数在模式识别中的应用.pdf
│   ├── 核函数的性质及其构造方法.pdf
│   ├── 泛函分析.pdf
│   ├── 泛函分析.ppt
│   └── 泛函分析+课件+pdf版+浙江大学.pdf
├── 关联规则.ppt
├── 基于Matlab的支持向量机工具箱.pdf
├── 我的
│   ├── SVM.ppt
│   ├── SVM原理.ppt
│   ├── SVM_支持向量机基本原理及应用.ppt
│   ├── 支持向量机及其编程实现.ppt
│   └── 浙江大学SVM(支持向量机).ppt
├── 支持向量机matlab工具箱.doc
├── 支持向量机matlab工具箱.txt
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