matlab支持向量机 svm的训练函数代码

以下是MATLAB中使用支持向量机训练模型的代码示例：

假设我们有一个训练集X和一个目标向量y，其中X是一个m x n的矩阵，m是数据集中的样本数，n是每个样本的特征数。y是一个m x 1的向量，表示每个样本的类别标签。

我们可以使用SVMtrain函数来训练一个SVM模型：

% 设置SVM参数
C = 1; % 惩罚因子
kernel = 'linear'; % 核函数类型

% 训练SVM模型
svmModel = svmtrain(X, y, 'BoxConstraint', C, 'Kernel_Function', kernel);

这里的参数'C'是惩罚因子，用于控制分类错误的代价。'kernel'是核函数的类型，可以是线性、多项式、径向基等。在这个示例中，我们选择了线性核函数。

训练完成后，我们可以使用SVMclassify函数来对新的数据进行分类：

% 设置测试数据
XTest = [1.2, 2.3, 3.4; 
         2.1, 3.2, 4.3; 
         3.4, 4.5, 5.6];

% 进行分类
yPred = svmclassify(svmModel, XTest);

这里的参数'svmModel'是我们训练好的SVM模型，'XTest'是测试数据，'yPred'是预测的分类标签。

以上就是MATLAB中使用支持向量机训练模型的代码示例。

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svm支持向量机二分类matlab代码

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：

% 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。

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：

% 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。