支持向量机matlab
时间: 2023-09-13 18:11:26 浏览: 37
在MATLAB中使用支持向量机(SVM)进行分类和回归任务需要使用统计和机器学习工具箱。以下是使用SVM进行分类和回归的一般步骤:
1. 准备数据:将数据分成训练集和测试集。确保数据已经被预处理,比如进行了标准化或者归一化等操作。
2. 训练模型:使用fitcsvm函数训练SVM分类器或fitrsvm函数训练SVM回归器。这些函数需要输入训练集数据和标签。
3. 评估模型:使用predict函数对测试集进行预测,并计算准确率或者均方误差等指标来评估模型的性能。
4. 调整参数:根据模型的表现,可以调整SVM的参数,比如核函数类型、惩罚系数等,以优化模型性能。
下面是一个简单的SVM分类器示例:
```matlab
% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;
% 分割数据集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);
% 训练分类器
svm = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);
% 预测测试集
Ypred = predict(svm,Xtest);
% 评估模型
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)])
% 绘制决策边界
figure
gscatter(Xtest(:,1),Xtest(:,2),Ytest)
hold on
h = svmplot(svm,Xtest);
hold off
legend(h,svm.ClassNames)
```
这个示例使用鸢尾花数据集,将数据分成训练集和测试集,并使用fitcsvm函数训练SVM分类器。然后使用predict函数预测测试集,计算准确率,并使用svmplot函数绘制决策边界。