matlab中 svm核函数RBF

在MATLAB中，SVM核函数RBF代表径向基函数（Radial Basis Function）。RBF核函数可以将样本映射到一个更高维的空间，并且它是线性核函数的一个特例。当考虑使用RBF核函数时，就没有必要再考虑线性核函数了。RBF核函数主要用于解决线性不可分的情况。

在MATLAB中，你可以使用svmTrain()函数训练带有RBF核函数的SVM模型。你需要提供训练数据集、正则化参数C、RBF核函数、以及其他相关参数，如容忍度和迭代次数。然后使用visualizeBoundary()函数来可视化决策边界。

RBF核函数有很多参数，分类结果非常依赖于这些参数。通常人们通过训练数据的交叉验证来寻找合适的参数。然而，这个过程可能会比较耗时。一种常见的方法是使用libsvm库中的默认参数，但是通过尝试不同的参数值，通常可以找到比线性核函数更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [2018-04-25第四周 优化2：RBF核函数的svm编写+参数尝试](https://blog.csdn.net/weixin_39926402/article/details/116099581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于matlab的SVM支持向量机分类仿真,核函数采用RBF函数](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/128243242)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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