1.随机产生两类线性可分的数据集，进行线性可分支持向量机的训练与验证。(提示:使用fitcsvm函数训练SVM；使用predict函数验证SVM)

代码实现如下：

% 随机产生两类线性可分的数据集
rng(1); % 设置随机数种子
X = [randn(50,2)*0.5+ones(50,2); randn(50,2)*0.5-ones(50,2)];
Y = [ones(50,1); -ones(50,1)];

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
trainX = X(~idx,:);
trainY = Y(~idx,:);
testX = X(idx,:);
testY = Y(idx,:);

% 训练支持向量机模型
svm = fitcsvm(trainX, trainY, 'KernelFunction', 'linear');

% 预测测试集
test_pred = predict(svm, testX);

% 计算准确率和混淆矩阵
acc = sum(test_pred == testY) / length(testY);
C = confusionmat(testY, test_pred);
fprintf('测试集准确率为：%f\n', acc);
disp('混淆矩阵为：');
disp(C);

运行结果如下：

测试集准确率为：1.000000
混淆矩阵为：
    15     0
     0    15

说明支持向量机在该数据集上表现良好，分类准确率为100%。

相关问题

编程:创建线性不可分的圆形数据集，用支持向量训练机训练模型，绘制决策边界示意图

好的，这是一个关于机器学习的问题。为了创建一个线性不可分的圆形数据集，我们可以使用Scikit-learn库中的make_circles函数。下面是一段Python代码示例：

from sklearn.datasets import make_circles
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.1, factor=0.5)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

这段代码将生成一个包含100个样本的圆形数据集，其中噪声为0.1，因子为0.5。在这个数据集中，我们可以用支持向量机训练模型。下面是一段Python代码示例：

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel='rbf', C=1E6)
model.fit(X, y)

这段代码使用径向基核函数，惩罚系数为1E6来训练支持向量机模型。最后，我们可以绘制决策边界示意图。下面是一段Python代码示例：

import numpy as np

def plot_decision_boundary(model, X, y):
    xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 1.5, 100),
                         np.linspace(-1.5, 1.5, 100))
    Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.show()

plot_decision_boundary(model, X, y)

这段代码将绘制包含支持向量和决策边界的散点图。

写线性可分支持向量机分类鸢尾花数据集代码并画可以出图（不用Scikit-Learn库）

好的，下面是可以在 Python 中实现的线性可分支持向量机分类鸢尾花数据集代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris.txt', delimiter=',')

# 数据集的前两列是特征，第三列是类别
X = data[:, :2]
y = data[:, 2]

# 定义支持向量机算法
def svm(data, labels, C=1.0, epochs=1000, lr_rate=0.01):
    # 初始化参数
    w = np.zeros(data.shape[1])
    b = 0.0

    # 进行梯度下降
    for epoch in range(epochs):
        for i in range(data.shape[0]):
            xi = data[i]
            yi = labels[i]
            if yi * (xi.dot(w) + b) < 1:
                w = w - lr_rate * (w - C * yi * xi)
                b = b - lr_rate * (-C * yi)
            else:
                w = w - lr_rate * w

    return w, b

# 训练模型
w, b = svm(X, y)

# 画出决策边界
plt.figure()
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.xlim([4, 8])
plt.ylim([1.5, 5])
x = np.linspace(4, 8)
y1 = (-w[0] * x - b) / w[1]
y2 = (-w[0] * x - b + 1) / w[1]
y3 = (-w[0] * x - b - 1) / w[1]
plt.plot(x, y1, 'k')
plt.plot(x, y2, 'k--')
plt.plot(x, y3, 'k--')
plt.show()

上述代码是使用简单的梯度下降算法实现线性可分支持向量机进行分类，并画出了分类决策边界图。需要注意的是，该代码仅作为展示 SVM 工作原理的示例，是不够完整与严谨的，请勿用于实际应用。