支持向量机预测matlab代码程序
时间: 2023-10-31 18:43:39 浏览: 43
以下是一个简单的支持向量机预测的matlab代码程序:
% 导入数据集
data = load('data.txt');
X = data(:,1:2);
y = data(:,3);
% 将数据集分为训练集和测试集
cutoff = round(0.7*size(X,1));
Xtrain = X(1:cutoff,:);
ytrain = y(1:cutoff,:);
Xtest = X(cutoff+1:end,:);
ytest = y(cutoff+1:end,:);
% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(Xtrain,ytrain);
% 预测测试集结果
ypred = predict(model,Xtest);
% 绘制决策边界
figure;
gscatter(Xtest(:,1),Xtest(:,2),ypred);
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2)predict(model,[x1,x2]),[min(Xtest(:,1))-1,max(Xtest(:,1))+1,min(Xtest(:,2))-1,max(Xtest(:,2))+1]);
set(h,'Color','k','LineWidth',2);
title('支持向量机预测结果');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
legend('类别1','类别2','决策边界');
相关问题
支持向量机预测matlab程序
支持向量机(SVM)是一种用于二分类的机器学习模型,其基本模型是在特征空间上定义的间隔最大的线性分类器。SVM的学习策略是最大化间隔,可以形式化为一个凸二次规划问题,也等价于最小化正则化的合页损失函数的问题\[1\]。在MATLAB中,可以使用SVM工具箱来实现支持向量机的预测。
在MATLAB中,可以使用mapminmax函数对输入和输出数据进行归一化处理\[3\]。然后,可以使用svmtrain函数来训练SVM模型,该函数接受归一化后的输入和输出数据作为输入参数。训练完成后,可以使用svmclassify函数来对新的数据进行预测,该函数接受训练好的SVM模型和归一化后的测试数据作为输入参数\[2\]。
下面是一个简单的MATLAB程序示例,用于使用支持向量机进行预测:
```matlab
% 导入数据
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中
input_train = data.input_train;
output_train = data.output_train;
input_test = data.input_test;
% 归一化处理
\[inputn, inputps\] = mapminmax(input_train);
\[outputn, outputps\] = mapminmax(output_train, 0, 1);
inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps);
% 训练SVM模型
svmModel = svmtrain(inputn, outputn);
% 预测
outputn_test = svmclassify(svmModel, inputn_test);
% 反归一化处理
output_test = mapminmax('reverse', outputn_test', outputps);
% 输出预测结果
disp(output_test);
```
请注意,这只是一个简单的示例程序,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于支持向量机SVM多因子测量误差预测,支持向量机MATLAB代码编程实现](https://blog.csdn.net/abc991835105/article/details/129723099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
支持向量机matlab代码程序
以下是一个简单的支持向量机matlab代码程序示例:
```
% 加载数据集
load fisheriris;
% 取前两个特征作为输入数据
x = meas(:,1:2);
% 将数据集分为两个类别
y = (species == 'setosa');
% 训练支持向量机模型
svm_model = fitcsvm(x,y);
% 预测新数据点的类别
new_x = [5.5 3.5];
predicted_y = predict(svm_model,new_x);
% 将结果可视化
gscatter(x(:,1),x(:,2),y);
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2) predict(svm_model,[x1,x2]),[4 8 1.5 5]);
set(h,'Color','k','LineWidth',2);
title('Support Vector Machine Classification');
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
```
这个程序加载了鸢尾花数据集,取前两个特征作为输入数据,将数据集分为两个类别,训练支持向量机模型,预测新数据点的类别,并将结果可视化。