支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种有监督学习的二元分类器，在小样本分类中具有突出的优势，因此非常适合于基于脑影像数据的疾病分类研究。...LIBSVM工具包是台湾大学Lin Chih-Jen教授等开发一个SVM工具包，其可运行于Python, R, MATLAB等语言环境下，是目前大家用的比较多的一个SVM工具包。...LIBSVM的安装 直接打开LIBSVM的官方网址进行下载： https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#matlab 从图1可以看到，LIBSVM可以在多种语言环境下都可以运行...从打开的网页中找到图2所示的下载页面，点击下载zip或 tar.gz格式的压缩包，目前的最新版本是libsvm-3.23 解压下载的压缩文件，里面包含包含MATLAB、Python等版本的安装包...总结 支持向量机SVM作为一种有监督学习的二元分类器，在小样本分类中具有突出的优势，因此广泛应用于脑科学领域。
最后，我们使用svmtrain函数对特征变量X和转换后的目标变量Y进行训练，得到svm分类模型svmModel，并使用disp函数显示训练得到的模型。...以上示例代码展示了一个简单的实际应用场景下如何解决Matlab中svmtrain (line 234) Y类型错误的问题。...它的基本思想是将不同类别的数据分开的超平面找出，并且使得两类数据点离该超平面最近的距离最大化，从而获得一个具有较好泛化能力的分类器。 SVM分类器的原理基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。...SVM分类器的优点SVM分类器具有以下几个优点：在处理小样本数据集时，有着很好的性能；可以处理具有非线性关系的数据，通过核函数的引入，将数据映射到高维特征空间中进行线性分类；支持向量机能够获得全局最优解...SVM分类器的应用场景由于SVM分类器具有良好的分类性能，广泛应用于各种实际问题的解决中，常见的应用场景包括：图像分类与识别：使用SVM来对图像进行分类和识别，如人脸识别、手写数字识别等；文本分类：SVM
这段代码公开可用，包括解码和交叉验证使用线性支持向量机分类器精度操作(图1),提供额外的步骤在Python中。然而，所需要的库有Matlab并行，如果希望在Matlab中也实现它们的话。...图2 左:用Matlab和Python实现为婴儿(A, n = 10)和成人(B, n = 8)生成的时间序列平均总体分类精度，突出显示标准错误。...Matlab实现在调用SVM训练函数时指定了一个线性核。...不同的相似性可以通过多种方式量化，如欧几里得距离、两两相关和解码精度。...图4 来自测试数据的参与者数量与婴儿(A)和成人(B)的试验阈值。测试的试验阈值用紫色突出显示，每个阈值包括的参与者数量在条形图的顶部注明。
(选做)根据上面的评价比较，给出改善，并且对新方法再进行评价 2.可以采用更加复杂的特征如HOG，BOW特征，也可以在分类方法上采用别的方式(如SVM、层级式分类)而不是K邻分类。鼓励同学们创新。...下图显示了实验使用的三种特征，从左到右分别是原图(第一条狗的第71张图像)以及它对应的灰度图、LBP特征图、HOG特征图，得到的数据分别存储在数据结构gray,lbp和hog中，然后保存为mat格式的文件...2.2 特征值和特征脸的观察 下图显示了对所有灰度图像的特征值进行分析得到的结果，左图显示了各个特征值在总特征值之和中所占的比例，很明显只有前面几个特征值具有较高的比例，后面的特征基本上都是冗余的；右图显示了特征值的累计之和在总特征值之和中所占的比例...同样的，也可以查看下LBP特征下的特征脸，下面是前16个特征脸的显示结果，从结果中可以看出，LBP很好地抓住了狗脸部眼睛和鼻子的特征。 ?...此外，对于不同的k近邻，HOG特征的结果差别不大，相当稳定；灰度像素特征受影响比较大，因为样本中图像的灰度差别比较大，同一个品种的狗的图像的灰度差别也比较大，甚至有些品种的狗本身就存在多种肤色的情况。
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集...博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...GUI界面如下： 在手写板中写入数字后可点击下方保存按钮保存为图片文件，手写输入及读图输入及保存功能的演示动图如下图所示。...右下角网格表示分类的准确率，可以看出该分类器具有98.9%的总体分类准确率。...为此我将该模型用于实际的手写数字识别中，以下是在MATLAB GUI工具中设计的界面，如若读者反响热烈，后期将很快更GUI的设计介绍，还请关注了！
在本章末尾，我们将展示如何访问本书其余部分使用的数据源。 第2章，“TensorFlow方法”建立了如何通过多种方式将第1章中的所有算法组件连接到计算图中，以创建简单的分类器。...一路上，我们涵盖了计算图，损失函数，反向传播和数据训练。 第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。我们展示如何做文本垃圾邮件预测，并扩展RNN模型，以基于莎士比亚的文本生成。
三、主要代码 （1）主要代码库的说明与导入方法 pandas (import pandas as pd): Pandas是一个用于数据处理和分析的强大库，提供了数据结构（如DataFrame和Series...pyplot是Matplotlib的子模块，提供了类似于MATLAB的绘图接口，用于创建图表、直方图、散点图等。...sklearn.svm (from sklearn import svm): Scikit-learn中的svm模块提供了支持向量机（SVM）算法的实现，包括用于分类和回归的支持向量分类器（SVC）和支持向量回归器....特征工程 我们可以绘制图像来观察数据特征的关系，使用matplotlib绘图库，分别绘制花萼长宽图，与花瓣长宽图，来挖掘特征与种类之间的关系 # 导入必要的库 import pandas as pd...plt.show() 绘制花萼长与宽的关系图，我们发现蓝色和绿色的点混在一起，这就代表着这两个特征不能很好地区别鸢尾花的种类，使用这两个特征可能对模型性能提升不会有太多帮助 # 绘制散点图，显示鸢尾花的花瓣长度与花瓣宽度
与其他计算软件相比，MATLAB具有更高的运算速度和更好的稳定性，特别是在大规模矩阵运算和高维数据处理方面表现尤为出色。此外，MATLAB的数据可视化功能也非常强大。...下面介绍一些MATLAB在图像分析方面的常用功能。加载和显示图像使用MATLAB可以轻松加载和显示各种图像文件格式，如JPEG，PNG和TIFF等。...可以使用imread函数读取图像，使用imshow函数显示图像。图像处理MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如imresize，imrotate，imcrop和imadjust等。...图像分割图像分割是一种将图像划分为不同区域的技术，常用于目标检测和图像分析。MATLAB提供了多种图像分割算法，如k均值聚类、区域增长和阈值分割等。可以使用这些算法将图像分割成不同的区域。...特征提取特征提取是一种从图像中提取关键信息的技术，常用于图像分类和识别。MATLAB提供了多种特征提取函数，如HOG、SIFT和SURF等。可以使用这些函数提取图像的纹理、颜色和形状等特征。
scikit-plot提供了一种简单的方式来绘制各种性能指标图表，如混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线、学习曲线等。它还支持对模型的特征重要性进行可视化，以及绘制分类问题中的决策边界。...学习曲线：学习曲线显示了模型在不同训练样本数量下的性能。scikit-plot提供了绘制学习曲线的函数，帮助用户评估模型的过拟合或欠拟合情况。...特征重要性可视化：对于具有特征重要性的模型（如决策树、随机森林等），scikit-plot提供了一些函数来可视化特征的重要性排序。...MATLAB绘图不好看？！不是，你是还没发现这几个工具包吧.. 不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画？！带你一行代码搞定.....教程来了 不用Seaborn，这个工具也能绘制超炫的统计图形··· NetworkX，网络结构图最强绘制工具····· 所有科研地理图形它都有，这个工具有点猛···· Nature、Science配图可以一键绘制
简言之就是用层层迭代的方法，通过多种SVM分类器的组合来实现多分类问题。...除了SVM支持向量机的方法，机器学习中还有许多其他常用的分类算法，如随机森林、AdaBoosting、人工神经网络等，这些都是能非常强大的工具，可以更清晰地解决分类问题。...，不需要数据的先验知识； （3）SOM在许多不同的场景中得到了广泛的应用，并具有广泛的用途； 缺点： （1）为了生成一个没有缺失值的映射图，需要为每个样本的每个维度设置一个值； （2）每个SOM模型都是不同的...案例分析：轴承故障诊断 轴承作为典型的旋转类设备，一般通过振动信号进行故障诊断。如下图所示，图a是采集到的多种模式的振动信号，可能由有多种故障耦合在一起，无法直观地判断其故障。...故障分类方法 对于有标签的数据，通常采用分类算法，其中最常见的是支持向量机（SVM），但是在SVM中如果遇到一些线性不可分的情况，可以用核函数的技巧把低维特征映射到高维空间中，此外也可以拓展到多分类问题
图2B 显示了感兴趣的 TII 子集的代表性 IHC 染色和量化pipeline。训练队列样本中TIIs亚群的密度在样本之间和个体样本的不同区域(CT、IM)中存在差异很大(图2C)。...利用这些来自训练队列的数据，OSCC-SVM signature整合了上述20个具有预后意义的候选特征中的7个免疫特征，包括CD8IM、CD45ROIM、CD11bIM、CD11bCT、CD20CT、FOXP3CT...Kaplan-Meier曲线和单因素分析显示，这7个免疫特征与三个队列中的OS和DFS显著相关。...此外，预后预测中的一致性指数(c指数)也支持了OSCC-SVM具有更好的性能(图4F)。 综上所述，证实了OSCC-SVM是一种新的有效的基于免疫的OSCC预后生物标志物。...Kaplan-Meier分析显示，该预后模型可以对具有不同预后的患者进行分层，高危组患者比低危组OS显著降低(图5C)。
研究结果：在年龄匹配样本中，从TD中区分出ASD，使用非线性支持向量机（SVM）分类器的留一分类法结果显示92.9%准确率，100%敏感性和85.7%特异性。...使用The Cross Recurrence Plot MATLAB工具包画RPs（递归图），并且从每个被试的多维约简嵌入段矩阵中提取10个RQA特征。...SVM分类结果显示RQA特征集的分类准确率为86.63%，组合特征集的分类准确率为96.51%，‘年龄’的分类准确率是83.72%，‘性别’的分类准确率是66.28%，‘年龄+性别’的分类准确率是88.37%...对交叉验证run1的SVM分类结果显示‘RQA’特征集的分类准确率为93.94%，组合特征集的分类准确率为90.91%，‘年龄’的分类准确率是53.03%，‘性别’的分类准确率是63.64%，‘年龄+性别...SVM显示了最好的泛化性能，即可接受的敏感性和特异性。特征集1包含6个RQA特征，特征集2包含6个RQA特征以及性别。
虽然硬边界可能是最简单和计算成本最低的，但在实践中，特征的线性可分离性很少如此完美。因此，允许分类器错误分类通常可以获得更大的边界，使新数据具有更大的泛化能力。...需要注意的是，这些阶段不是特定于SVM的，存在于大多数机器学习方法中，如第2章所讨论的。...图6.4 上面是对核技巧的概念性描述，该技巧涉及将原始的输入数据通过具有相应核矩阵的相似函数转换为高维特征空间。...SVM在神经成像中的应用并不局限于MVPA;神经成像数据的衍生度量，如全局性的图论度量，也可以用作支持向量机的输入。...图6.6 支持向量机(SVM)分类器如何用于重度抑郁症(MDD)诊断的简化概述。 因此，将支持向量机纳入脑障碍研究的更大范围的核心动机是，它们具有增强或有朝一日甚至指导各种脑障碍干预的转化潜力。
3.2 色彩空间转换 色彩空间的转换在图像处理中是常见的任务。我们将解释不同的色彩空间模型，如RGB、灰度和HSV，并演示如何在它们之间进行转换。...4.2 目标识别：SIFT与SURF算法 SIFT和SURF算法是图像中特征提取和匹配的重要工具。我们将介绍它们的原理和使用方法，以及如何在图像中识别并匹配关键点。...我们将演示如何收集和预处理数据，并从图像中提取重要的特征。 5.2 模型训练：支持向量机（SVM） 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，适用于图像分类任务。...6.3 目标检测：YOLO（You Only Look Once） YOLO是一种流行的实时目标检测方法，具有高效和准确的特点。我们将介绍YOLO的架构和工作原理，以及如何在图像中检测多个目标。...我们将介绍如何使用深度学习模型（如CNN）从图像中提取特征，并演示如何训练人脸识别模型。 7.3 构建人脸识别应用 训练好的模型可以应用于实际场景中。
作者通过计算筛选了各种化学库，并在多种衰老模式下验证了银杏素、北风茶素和夹竹桃甙在人类细胞系中的抗衰老作用。 细胞衰老是一种特征性的细胞状态，其特点是永久性的细胞周期停滞、大分子损伤和代谢改变。...尽管结果令人鼓舞，但迄今为止，已知的具有明确抗衰老作用的化合物很少，仅有两种化合物在临床试验中显示出疗效（达西那滨和槲皮素的联合治疗）。...为此挖掘了文献中报道的58种抗衰老药物，包括来自不同化学家族的化合物，如黄酮类化合物、心脏甙类化合物和具有抗衰老作用的抗生素。...所选的阳性药物面板包括在各种细胞类型中靶向老化表型的化合物（图1b）。其中一些化合物，如ouabain，具有广谱的抗衰老作用。作者将这些阳性化合物与商业专利中报道的另一个含19种抗衰老药物的数据合并。...作者对SVM、RF和XGBoost模型进行了分层拆分的重新训练（165个特征，70%用于训练，30%用于测试），以生成测试集上的混淆矩阵（图2c）。
FlexPro是一个数据分析和表示测量数据的程序。它提供了一个丰富的类excel的用户界面，其内置的矢量编程语言FPScript具有类似于MATLAB的语法。...FreeMat, 一个具有GPL许可证的类似于matlab的开源环境。 GNU Octave 是一种高级语言，主要用于数值计算。...包括用于开源和专有通用CAS的接口，以及其他数值分析程序，如PARI/GP、GAP、gnuplot、岩浆和Maple。 Speakeasy是一个交互式的数字环境，也具有解释式编程语言。...Shogun是一个开源的大型机器学习工具箱，在一个通用的框架和接口下提供多种SVM实现(如libSVM、SVMlight)，并支持Octave、MATLAB、Python、R Waffles是一个由命令行工具组成的自由软件集合...，旨在为自动化实验和过程中的机器学习操作编写脚本。
Homer2 Homer2是一款基于MATLAB的工具包，是fNIRS数据的分析和显示的一个常用的免费开源平台，是由来自MGH-Martinos 生物医学成像中心和匹兹堡大学的多位学者联合开发的。...而专业版额外增加了自动信号质量检查，消除饱和和有问题的通道，运动伪影去除算法，用于特征提取的高级信号处理算法，大脑表面图像上的大脑映射和可视化，具有阈值、动画（时间变化）或组/主题/条件平均值的左/右/...图6 7. NAP NAP是一个用于降噪和统计推断的 Matlab 工具包，是免费的。该框架针对 NIRS 的噪声特性进行了定制。并将该课题组的研究成果纳入工具包，如消除定位投影偏差。...该软件具有滤波、降噪、运动矫正、MBLL、窗口平均，使用GLM进行统计分析等多种功能。（如图8） 网址：https://github.com/Nirstorm/nirstorm ? 图8 10....PHOEBE PHOEBE(Placeing Headgear Optodes Efficiently Before Experiment) 是一款基于MATLAB的开源工具包，具有GUI界面，可实时测量和显示
用同样的方法来记录跑步、行走、跳舞的数据。 数据预处理 由于机器学习算法无法区分数据中的噪声和有价值的部分，所以需要在训练模型前清洗数据。数据预处理可以用数据分析工具来实现，比如MATLAB。...图 2 基于特征建立的决策树分类模型 绘制混淆矩阵以观察模型效果。 ?...图 3 矩阵显示该模型在区分跳舞和跑步时存在问题 基于上面的混淆矩阵，这表示决策树不适合这种类型的数据，或者应该使用不同的算法。...图 4 改用KNN算法提高了准确度——尽管还有提高的可能性 另一个选择是多分类支持向量机（SVM）： ?...图 5 SVM的准确率在每个分类标签上都接近99% 这个过程证明了通过反复试验可以更好实现目标。 改进模型 如果模型无法可靠地区分跳舞和跑步，就需要改进模型。
最近，用于提升方法的边距理论（margin theory）再次进入了人们的视线中，并且展示了边界分布，而非单一分布对于泛化表现具有更大的重要性。这些研究表明支持向量机可能还有很大的提升空间。...受此认可的启发（Zhang＆Zhou，2014； 2016）提出了一种二元分类方法，通过一阶和二阶统计特征来优化边界分布，实现了令人满意的实验结果。...在多达 22 各数据集的广泛验证中，mcODM 的表现超越了其他三种多类 SVM。 ? 算法 1 展示了核 mcODM 的细节。 ? 图 1. 五种方法在类别数量增长的数据集上的泛化性能。 ?...表 2. 22 个数据集上的准确率（meanstd.）对比结果。对比过程使用了线性核函数。每个数据集上的最优准确率加粗显示。...所有实验均在 MATLAB 2012b 内使用一台配有共计 82.60 GHz CPU 和 32GB 主内存的机器上完成。图 3 显示每个数据集上的平均 CPU 时间（以秒计）。
数字图像通常由像素组成，每个像素代表图像中的一个小区域，具有特定的亮度值或颜色值。 数字图像的表示： 图像在计算机中以数字形式表示，其中每个像素的亮度值或颜色值通过数字进行编码。...特征提取： 提取图像中的关键特征，如纹理、形状和颜色信息。 图像处理应用领域： 医学影像处理： 用于诊断、治疗规划和手术导航。 计算机视觉： 用于实现机器视觉系统，如人脸识别、目标跟踪等。...傅立叶变换将图像从时域转换到频域，频谱图显示了图像中不同频率分量的强度信息。在频谱图中，原点代表零频率或直流分量，即图像中的均值或平均亮度。...这些亮点提供了有关图像平均亮度和低频分量信息的线索，对于遥感图像的分析和处理具有一定的意义。 （二）如何在遥感数字地图（或普通景物的数字图像）的频谱图上识别地物（或类别）的延伸方向？...梯度方向指向频谱图中变化最剧烈的方向，通常与延伸方向相对应。 其他特征提取方法：可以使用形态学操作、边缘检测算法等来提取频谱图中的特征，如角点、边缘、纹理等，并进一步分析其分布和方向。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
