文件名称：基于MATLAB的SVDD决策边界可视化（libsvm-3.23）
文件大小：581KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-11-08 06:51:14
SVDD MATLAB 决策边界 可视化 libsvm
支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。 该代码实现了libsvm-3.23工具箱中SVDD的决策边界可视化，其实现流程为： 1. 建立训练集的SVDD超球体模型 2. 利用网格法填充训练集区域 3. 预测每个网格点的得分 4. 根据网格点得分绘制等高线 5. 绘制决策边界 利用香蕉数据集进行示例，给出了"欠拟合"、“正常”和“过拟合”情况下的SVDD决策边界可视化结果以及测试集的预测结果。
【文件预览】：
img
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----img3.png(187KB)
----img2.png(165KB)
libsvm-3.23
----libsvmread.mexw64(13KB)
----svm_model_matlab.h(201B)
----libsvmpredict.mexw64(27KB)
----libsvmwrite.mexw64(13KB)
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----libsvmwrite.c(2KB)
----svm_model_matlab.c(8KB)
----Makefile(1KB)
----libsvmread.c(4KB)
----libsvmpredict.c(10KB)
----libsvmtrain.mexw64(72KB)
----README(10KB)
----make.m(900B)
README.md
func
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data
----banana.mat(15KB)
demo.m