基于SVM的鸢尾花数据集分类实现[使用Matlab]

好的，这是一个关于使用SVM算法对鸢尾花数据集进行分类的问题。以下是具体实现步骤：

1. 导入数据集

使用Matlab自带的`load`函数导入鸢尾花数据集。代码如下：

load fisheriris

2. 数据预处理

将数据集分为训练集和测试集。代码如下：

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;  % 训练集占比
[train_idx, test_idx] = dividerand(size(meas, 1), train_ratio, 1 - train_ratio);
train_data = meas(train_idx, :);
train_label = species(train_idx);
test_data = meas(test_idx, :);
test_label = species(test_idx);

3. 构建SVM模型

使用Matlab自带的`fitcsvm`函数构建SVM模型。代码如下：

% 构建SVM模型
SVMModel = fitcsvm(train_data, train_label, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);

其中，`KernelFunction`指定核函数类型，这里使用线性核函数；`BoxConstraint`指定正则化参数C。

4. 模型预测

使用训练好的SVM模型对测试集进行分类预测。代码如下：

% 模型预测
pred_label = predict(SVMModel, test_data);

5. 模型评估

计算模型的分类准确率。代码如下：

% 模型评估
acc = sum(strcmp(pred_label, test_label)) / numel(test_label);
fprintf('Accuracy: %f\n', acc);

完整代码如下：

load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;  % 训练集占比
[train_idx, test_idx] = dividerand(size(meas, 1), train_ratio, 1 - train_ratio);
train_data = meas(train_idx, :);
train_label = species(train_idx);
test_data = meas(test_idx, :);
test_label = species(test_idx);

% 构建SVM模型
SVMModel = fitcsvm(train_data, train_label, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);

% 模型预测
pred_label = predict(SVMModel, test_data);

% 模型评估
acc = sum(strcmp(pred_label, test_label)) / numel(test_label);
fprintf('Accuracy: %f\n', acc);

希望能够帮助到你！如果有其他问题，可以继续提问。