分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测

分类效果

基本介绍

先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序，确定分类特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。
最终MIV结合SVM做分类建模，输出有分类对比图和混淆矩阵图。
通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。程序语言为matlab。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式： 私信回复MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测。

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clc
clear all
figure
plot( preY,'o','Color','linewidth',2)    
hold on
plot(true_label,'-+','Color',[0 0 0]./255,'linewidth',2)  
legend('预测值','真实值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(acc*100) '%']};
title(string)
grid
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116071412
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320?spm=1010.2135.3001.5343