ssa svm的matlab代码
时间: 2023-08-31 11:12:02 浏览: 76
下面是一个简单的使用Matlab实现SVM(支持向量机)的代码示例:
```matlab
% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(51:end, 3:4); % 只选择两个特征,这里仅作示例
Y = (1:100)'>50; % 创建类别标签(二分类问题)
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, Y);
% 绘制决策边界
sv = svmModel.SupportVectors;
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y);
hold on;
plot(sv(:,1), sv(:,2), 'ko', 'MarkerSize', 10);
legend('Class 0', 'Class 1', 'Support Vector');
title('SVM Decision Boundary');
% 预测新样本
newX = [4.5, 1.5]; % 新样本特征
predictedClass = predict(svmModel, newX);
disp(['预测结果:', num2str(predictedClass)]);
```
这段代码首先加载了一个简单的数据集(鸢尾花数据集的一部分),然后使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。接着绘制了决策边界和支持向量,最后使用训练好的模型对新样本进行预测。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据数据集和问题的特点进行相应的调整。
希望能对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
ssa-svm代码matlab
以下是一个示例的SSA-SVM代码,使用Matlab实现:
%% Load data
load('data.mat'); % 数据文件中包含X和y两个矩阵,分别表示输入和输出
%% Perform Singular Spectrum Analysis (SSA)
X = X'; % 转置,保证每一行都是一个时间序列
L = 100; % 选取L个时间点作为基
K = size(X, 1) - L + 1; % 可以得到K个基
X_L = zeros(L, K);
for i = 1:K
X_L(:, i) = X(i:i+L-1, 1);
end
[U, S, V] = svd(X_L, 'econ'); % 进行奇异值分解
U_L = U(:, 1:L); % 只保留前L个奇异值对应的左奇异向量
%% Construct SSA subspace
X_hat = zeros(size(X));
for i = 1:K
X_hat(i:i+L-1, 1) = X_hat(i:i+L-1, 1) + U_L * U_L' * X(i+L-1:-1:i, 1);
end
X_res = X - X_hat; % 得到残差序列
X_ssa = U_L' * X; % 得到SSA子空间
%% Train SVM on SSA subspace
model = fitcsvm(X_ssa', y, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true);
%% Test SVM on new data
load('new_data.mat'); % 加载新的数据
X_new = X_new'; % 转置,保证每一行都是一个时间序列
X_new_L = zeros(L, size(X_new, 2) - L + 1);
for i = 1:size(X_new, 2) - L + 1
X_new_L(:, i) = X_new(i:i+L-1, 1);
end
X_new_ssa = U_L' * X_new_L; % 得到新数据的SSA子空间
y_pred = predict(model, X_new_ssa'); % 预测新数据的输出
%% Evaluate results
accuracy = sum(y_pred == y_new) / length(y_new); % 计算准确率
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); % 显示准确率
ssa-svm算法matlab代码
以下是基于 Matlab 的 ssa-svm 算法代码(仅供参考):
```matlab
% 读入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:, end); % 标签矩阵
% 参数设置
C = 1; % 惩罚参数
sigma = 1; % 高斯核参数
% 构造核矩阵
[n, m] = size(X);
K = zeros(n, n);
for i = 1:n
for j = i:n
K(i, j) = exp(-sum((X(i, :) - X(j, :)).^2)/(2*sigma^2));
K(j, i) = K(i, j);
end
end
% 求解 SSA-SVM
H = diag(Y)*K*diag(Y);
f = -1*ones(n, 1);
Aeq = Y';
beq = 0;
lb = zeros(n, 1);
ub = C*ones(n, 1);
options = optimoptions('quadprog', 'Algorithm', 'interior-point-convex', 'Display', 'off');
alpha = quadprog(H, f, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);
% 计算偏置 b
SV_index = find(alpha > 1e-6);
b = mean(Y(SV_index) - K(SV_index, SV_index)*diag(Y(SV_index))*alpha(SV_index));
% 预测新样本
x_new = [1, 2, 3]; % 待预测的新样本
k_new = exp(-sum((X - x_new).^2, 2)/(2*sigma^2));
y_new = sign(k_new'*(Y.*alpha) + b);
disp(y_new);
```
其中,`data.txt` 是数据文件,每行为一个样本,最后一列为标签。`sigma` 是高斯核参数,`C` 是惩罚参数,`x_new` 是待预测的新样本。