基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录

1.算法理论概述

2.部分核心程序

3.算法运行软件版本

4.算法运行效果图预览

5.算法完整程序工程

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1.算法理论概述

       情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。
该算法的主要步骤如下：

第一步：数据预处理
      从情绪数据库中加载情绪样本数据，对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等文本处理技术。将文本数据转换为数值特征向量，以便于后续的机器学习算法处理。

第二步：特征提取
      使用文本数据的数值特征向量作为输入，选择适当的特征提取方法，将高维的特征向量降维至较低维度，以减少特征维度并保留主要信息。

第三步：训练分类器
      将降维后的特征向量和对应的情绪标签作为训练集，使用SVM、LDA和决策树等分类算法训练分类器模型。

第四步：测试和评估
       将剩余的样本数据作为测试集，利用训练好的分类器对测试集进行情绪识别。使用准确率、精确率、召回率和F1-score等指标对三种算法的性能进行评估和对比，选取性能最优的算法进行情绪识别。

支持向量机（SVM）的分类函数 分类函数：

线性判别分析（LDA）的分类函数 分类函数： 

决策树的分类函数。

       分类函数采用多个决策节点和叶子节点组成的树结构，每个节点通过阈值判断输入特征是否满足条件，并决定下一步的判断方向。 

       基于机器学习的情绪识别算法，通过对比SVM、LDA和决策树在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情绪识别。该算法可用于文本、语音和图像等情感数据的分类和识别，具有较好的通用性和适用性。在实际应用中，可以根据具体情况对算法进行参数调优，进一步提高情绪识别性能和效率。通过不断优化和改进，该算法有望在情感分析领域取得更好的成果。

2.部分核心程序

.........................................................% 从Excel文件'Atrain.xlsx'中读取全部训练数据
[S1]    = xlsread('Atrain.xlsx','Sheet3');% 全部训练数据的特征
[~,em1] = xlsread('Atrain.xlsx','Sheet3','N2:N141');% 全部训练数据的真实标签
Xnew3   = S1(1:end,1:13);% 使用训练好的SVM分类器对待分类数据进行预测label  = predict(svmStruct,Xnew);   % 预测结果
label3 = predict(svmStruct,Xnew3);  % 对全部训练数据进行预测
% 计算分类准确率
e=0;
.......................................................% 生成一组坐标点[x1,y1,z1]      = meshgrid(0:0.1:8,0:0.1:8,0:0.1:8);x1 = x1(:);y1 = y1(:);z1 = z1(:);xdata1 = T(1:140,11:13);svmStruct1 = fitcecoc(xdata1,group);label1 = predict(svmStruct1,[x1 y1 z1]);% 对一组坐标点进行预测
% 绘制不同情感区域的图像figure;gscatter(x1,y1,label1,'mrgb','.*o');title('不同情绪的区域');% 绘制分类结果
figure;
hold on;
gscatter(T(1:140,1), T(1:140,2),id,'krgb','s*o');% 绘制训练数据的散点图
gscatter(Xnew(:,1),Xnew(:,2),label,'krgb','X');% 绘制测试数据的分类结果
title('训练和测试点情绪分类');
hold off 
temp=0;
0026

3.算法运行软件版本

MATLAB2022a

4.算法运行效果图预览

 

 

5.算法完整程序工程

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