fitcsvm matlab

`fitcsvm` 是 MATLAB 中用于训练支持向量机（SVM）模型的函数。它可以用于分类或回归问题。

具体来说，`fitcsvm` 函数可以采用不同的核函数类型，如线性、多项式、径向基函数（RBF）和sigmoid等，同时也支持设置正则化参数和其他超参数等。在训练过程中，该函数使用训练数据来寻找最佳的超平面或曲面，以最大化分类或回归的准确性。

以下是一个使用 `fitcsvm` 函数进行二元分类的示例代码：

load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);
Y = (species(51:end)=='versicolor'); % 将 'versicolor' 类别作为正例，其余作为负例
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear','Standardize',true);

在上面的代码中，我们加载了 Fisher's Iris 数据集，并从中选择了第三和第四个特征作为输入数据 `X`。我们还将 `species` 列向量中的 'versicolor' 类别作为正例，其余作为负例。然后，我们使用 `fitcsvm` 函数训练一个线性 SVM 模型，并将其存储在 `SVMModel` 变量中。

在实际应用中，可以根据具体情况选择不同的核函数类型和超参数，以获得最佳的分类或回归准确性。