svmtrain(trainlabel, train_train, '-c 128 -g 0.03 -t 2')
时间: 2024-05-20 19:15:59 浏览: 89
This code trains a support vector machine (SVM) model using the training data (train_train) and their corresponding labels (trainlabel). The SVM model is trained using a radial basis function (RBF) kernel with a regularization parameter (C) of 128 and a gamma value (gamma) of 0.03. The SVM model is trained using the C-SVM algorithm (t=2).
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model = svmtrain(train_label, train, '-s 0 -t 3 -c 1 -g 2');
这是一个使用支持向量机(SVM)训练模型的代码示例。在这个例子中,`train_label`是训练数据的标签,`train`是训练数据本身。`-s 0`表示使用C-SVC,`-t 3`表示使用径向基函数作为核函数,`-c 1`表示设置正则化参数C的值为1,`-g 2`表示设置径向基函数的gamma参数为2。最后,模型会使用这些参数进行训练。
解释一下这段代码fitness(i) = svmtrain(train_y_scale, train_x, cmd);
这段代码是用来训练一个支持向量机(SVM)模型的。fitness(i) 表示第 i 个个体的适应度值,而 svmtrain() 是 MATLAB 中支持向量机训练函数,其中 train_y_scale 是训练标签,train_x 是训练样本,cmd 是训练超参数的设置。这段代码的作用是为了解决分类问题或回归问题。