网站制作时间代码各地农业信息网站的建设

分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现基于RBF-Adaboost数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。
3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。
4.分类效果图，混淆矩阵图。
5.RBF-Adaboost的数据分类预测。
运行环境matlab2018及以上。

研究内容

RBF-AdaBoost是一种将RBF和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。RBF-AdaBoost算法的基本思想是将RBF作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个RBF模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现基于RBF-Adaboost数据分类预测。

%%  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 ;%%  输出编码
t_train = ind2vec(t_train);
t_test  = ind2vec(t_test );%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%%  绘图
figure
plot(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)
gridfigure
plot(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

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502