svm支持向量机matlab代码 二分类

以下是一个简单的支持向量机二分类的Matlab代码示例：

% 生成数据
x1 = randn(50,2)+ones(50,2);
x2 = randn(50,2)-ones(50,2);
X = [x1;x2];
Y = [ones(50,1);-ones(50,1)];

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear','BoxConstraint',1);

% 绘制决策边界和支持向量
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,'rb','.');
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2)predict(svmModel,[x1,x2]),[-3,3,-3,3]);
h.Color = 'k';
h.LineWidth = 2;
title('SVM二分类');
legend('正样本','负样本','决策边界','支持向量');
hold off;

代码中使用了`fitcsvm`函数来训练SVM模型，其中`KernelFunction`指定了核函数为线性核，`BoxConstraint`指定了正则化参数的值为1。

在绘制决策边界和支持向量时，使用了`ezplot`函数来绘制二维平面上的曲线。