多核支持向量机matlab代码

多核支持向量机（MK-SVM）是一种基于支持向量机（SVM）的分类算法，它通过引入核函数来处理非线性分类问题。在MATLAB中，可以使用LIBSVM工具箱来实现多核支持向量机。

以下是一个简单的多核支持向量机的MATLAB代码示例：

% 导入LIBSVM工具箱
addpath('libsvm');

% 加载训练数据
load('train_data.mat');
X_train = train_data(:, 1:end-1);
y_train = train_data(:, end);

% 加载测试数据
load('test_data.mat');
X_test = test_data(:, 1:end-1);
y_test = test_data(:, end);

% 设置SVM参数
C = 1; % 惩罚因子
gamma = 0.1; % 核函数参数

% 训练多核SVM模型
model = svmtrain(y_train, X_train, ['-s 0 -t 4 -c ', num2str(C), ' -g ', num2str(gamma)]);

% 预测测试数据
[predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(y_test, X_test, model);

% 输出预测准确率
disp(['预测准确率：', num2str(accuracy(1)), '%']);

% 清除LIBSVM工具箱路径
rmpath('libsvm');

上述代码中，首先需要导入LIBSVM工具箱，并加载训练数据和测试数据。然后，设置SVM参数，包括惩罚因子C和核函数参数gamma。接下来，使用svmtrain函数训练多核SVM模型，并使用svmpredict函数对测试数据进行预测。最后，输出预测准确率。