matlab svm加权

根据提供的引用内容，可以得知MATLAB中的SVM算法支持加权。具体实现方法如下：

1.在训练数据中，将需要加权的样本的权重设置为大于1的值，其他样本的权重设置为1。

2.在训练SVM模型时，使用'fitcsvm'函数，并将样本权重作为输入参数传递给该函数。

3.在预测时，使用'predict'函数进行预测。

下面是一个示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;

% 将第一类样本的权重设置为2，其他样本的权重设置为1
W = ones(size(Y));
W(strcmp(Y,'setosa')) = 2;

% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear','ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'},'Weights',W);

% 预测
[label,score] = predict(SVMModel,X);