MATLAB支持向量机

MATLAB是一种广泛使用的数值计算和工程计算软件，其中包括了强大的机器学习工具箱。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在其中是一个重要的分类和回归算法。SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，最大化数据点到超平面的距离，从而实现模型的高泛化能力。

在MATLAB中，你可以使用`fitcsvm`函数来创建和支持向量机模型，它可以处理线性和非线性的分类问题。`fitcsvm`支持多项式、径向基函数（RBF）等常见的核函数，以及处理高维数据的特征缩放和缺失值处理。使用这个函数，你可以：

1. **训练模型**：通过提供输入特征和对应的目标变量来训练模型。

model = fitcsvm(X, Y);

2. **预测**：用训练好的模型对新的数据进行分类或回归预测。

predictedLabels = predict(model, newX);

3. **参数调整**：通过交叉验证（`crossval`）或其他方法调整模型参数，如C（惩罚项）和gam（核函数的宽度）。

cvModel = crossval('KernelScale', 'auto', 'KFold', 5, 'Standardize', true, 'ClassNames', classes, 'Learners', model);

4. **可视化**：使用`view`函数可以查看决策边界和支持向量。