【SVM分类】基于深度置信网络结合支持向量机DBN-SVM的数据分类预测附matlab代码

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内容介绍

在当今大数据时代，数据分类预测是机器学习领域的一个重要研究方向。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种经典的有监督学习算法，被广泛应用于数据分类问题。然而，传统的SVM在处理高维大规模数据时，存在着计算复杂度高、泛化能力差等问题。为了克服这些问题，研究者们提出了基于深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）和支持向量机相结合的DBN-SVM方法。

DBN-SVM方法将DBN和SVM两种算法相结合，充分发挥它们各自的优势，提高数据分类预测的性能。DBN是一种无监督学习算法，能够从数据中学习到高层次的特征表示，具有良好的特征提取能力。而SVM则可以通过最大化间隔来进行数据分类，具有较强的泛化能力。

DBN-SVM方法的主要思想是先使用DBN对原始数据进行特征提取，然后将提取得到的特征作为输入，利用SVM进行数据分类。具体而言，DBN首先通过逐层贪心算法进行预训练，逐层地学习到一系列的特征表示。然后，利用这些特征表示，构建新的训练数据集，并将其作为SVM的输入。最后，通过SVM对新的训练数据集进行训练和分类预测。

DBN-SVM方法相比传统的SVM算法，在数据分类预测方面具有以下优势：

1. 特征提取能力强：DBN能够从原始数据中学习到高层次的特征表示，这些特征能够更好地描述数据的内在结构和特点，从而提高分类预测的准确性。

2. 计算复杂度低：DBN在预训练阶段通过逐层贪心算法进行参数初始化，可以大大降低计算复杂度，加快训练速度。

3. 泛化能力强：SVM通过最大化间隔进行数据分类，具有较强的泛化能力，能够有效地处理新的未知数据。

4. 适用范围广：DBN-SVM方法适用于各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。无论是图像分类、文本分类还是语音分类，都可以通过DBN-SVM方法进行有效的数据分类预测。

综上所述，基于深度置信网络结合支持向量机的DBN-SVM方法在数据分类预测方面具有很大的潜力。它能够充分发挥DBN和SVM各自的优势，提高分类预测的准确性和效率。未来，我们可以进一步探索DBN-SVM方法在其他领域的应用，推动数据分类预测技术的发展。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );t_train = T_train;t_test  = T_test ;​%%  转置以适应模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';​%%  创建模型c = 10.0;      % 惩罚因子g = 0.01;      % 径向基函数参数cmd = ['-t 2', '-c', num2str(c), '-g', num2str(g)];model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);​%%  仿真测试T_sim1 = svmpredict(t_train, p_train, model);T_sim2 = svmpredict(t_test , p_test , model);​%%  性能评价error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100;error2 = sum((T_sim2' == T_test )) / N * 100;​%%  数据排序[T_train, index_1] = sort(T_train);[T_test , index_2] = sort(T_test );​T_sim1 = T_sim1(index_1);T_sim2 = T_sim2(index_2);​%%  绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};title(string)grid​figureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};title(string)grid​​

⛳️ 运行结果

参考文献

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[3] 芦伟东.基于SVM的边境频谱监测数据分类预测[J].中国无线电, 2022(9):44-46.

[4] 梁志.基于数据关系的SVM多分类方法研究[D].山西大学,2013.

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2 机器学习和深度学习方面

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