svm支持向量机二分类matlab代码
时间: 2024-04-22 14:20:23 浏览: 30
当使用SVM(支持向量机)进行二分类时,可以使用MATLAB中SVM工具箱来实现。下面是一个简单的SVM二MATLAB代码示例:
```matlab
% 准备训练数据
data = [0 0; 1 1; 2 2; 3 3; 4 4; 5 5]; % 样本数据
labels = [-1 -1 -1 1 1 1]; % 样本标签
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(data, labels);
% 准备测试数据
testData = [1.5 1.5; 3.5 3.5];
% 预测测试数据的标签
predictedLabels = predict(svmModel, testData);
% 显示预测结果
disp(predictedLabels);
```
上述代码中,首先准备了训练数据`data`和对应的标签`labels`。然后使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM模型`svmModel`。接下来,准备了测试数据`testData`,并使用训练好的模型对测试数据进行预测,得到预测的标签`predictedLabels`。最后,通过`disp`函数显示预测结果。
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svm支持向量机多分类matlab代码
当使用SVM(支持向量机)进行多分类时,可以使用一对多(One-vs-All)方法。该方法将每个类别与其他所有类别进行比较,从而构建多个二分类器。以下是使用MATLAB实现SVM多分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 将类别转换为数字标签
Y_numeric = grp2idx(Y);
% 设置SVM参数
svmParams = templateSVM('KernelFunction', 'linear');
% 训练多个二分类器
svmModels = cell(max(Y_numeric), 1);
for i = 1:max(Y_numeric)
binaryLabels = Y_numeric == i;
svmModels{i} = fitcecoc(X, binaryLabels, 'Learners', svmParams);
end
% 预测新样本的类别
newData = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]; % 新样本数据
predictedLabels = zeros(max(Y_numeric), 1);
for i = 1:max(Y_numeric)
predictedLabels(i) = predict(svmModels{i}, newData);
end
% 将数字标签转换回原始类别
predictedSpecies = unique(Y);
predictedSpecies(predictedLabels == 0) = [];
disp(predictedSpecies);
```
这段代码使用了`fitcecoc`函数来训练多个二分类器,并使用`predict`函数对新样本进行预测。最后,将数字标签转换回原始类别。
svm支持向量机分类matlab代码
以下是一个简单的 SVM 支持向量机分类的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 生成训练数据
X = [randn(50,2)+ones(50,2); randn(50,2)-ones(50,2)];
Y = [-ones(50,1); ones(50,1)];
% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(X,Y);
% 预测新数据
newX = [1 1; -1 -1];
label = predict(svmModel,newX);
% 可视化分类结果
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
svmModel.SupportVectorsPlot;
title('SVM 分类结果');
```
在这个示例中,我们首先生成了一些随机的二维数据,并将其分为两个类别。然后使用 `fitcsvm` 函数训练了一个 SVM 模型。最后,我们使用 `predict` 函数预测了两个新数据点的类别,并使用 `SupportVectorsPlot` 函数绘制了支持向量。
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