matlab实现one class svm分类
时间: 2023-09-29 22:04:31 浏览: 83
以下是使用MATLAB实现One Class SVM分类的步骤:
1. 加载数据集:使用MATLAB内置的数据集或自己创建数据集。
2. 数据预处理:对数据进行预处理,包括数据缩放、归一化、去除噪声等。
3. 拆分数据集:将数据集拆分为训练集和测试集。
4. 模型构建:使用fitcsvm函数构建One Class SVM模型。需要调整模型的参数,如核函数类型、核函数参数、惩罚参数等。
5. 模型训练:使用训练集对模型进行训练。
6. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。
7. 模型优化:根据评估结果调整模型的参数,重新训练模型。
8. 模型应用:使用训练好的模型对新数据进行分类。
以下是一个示例代码:
% 加载数据集
load fisheriris
% 数据预处理
X = meas(:,[1,2]);
X = zscore(X);
% 拆分数据集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
% 模型构建
svm = fitcsvm(Xtrain,ones(size(Xtrain,1),1),'KernelFunction','rbf','KernelScale','auto','Nu',0.05);
% 模型训练
svm = fitPosterior(svm);
% 模型评估
ytest = predict(svm,Xtest);
accuracy = sum(ytest==1)/length(ytest)
% 模型应用
newdata = [5.1,3.5];
newdata = (newdata-mean(Xtrain))./std(Xtrain);
ypred = predict(svm,newdata)