基于matlab支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，可以通过核函数将线性分类器扩展到非线性分类器。在MATLAB中，可以使用SVM工具箱来实现支持向量机算法。

以下是基于MATLAB支持向量机的一些步骤和示例代码：

1. 准备数据集

首先需要准备好数据集，包括训练集和测试集。可以使用MATLAB自带的数据集，也可以使用自己的数据集。

2. 数据预处理

对数据进行预处理，包括数据归一化、特征选择等。可以使用MATLAB自带的函数进行数据预处理，例如mapminmax函数可以将数据归一化到[-1,1]之间。

[train_values_1,settings1] = mapminmax(train_values_1);

3. 训练模型

使用svmtrain函数训练SVM模型，其中需要指定训练集、标签、惩罚因子等参数。

SVMStruct = svmtrain(train_values_1,train_labels,'Kernel_Function','rbf','BoxConstraint',1);

4. 测试模型

使用svmclassify函数对测试集进行分类，得到分类结果。

Group = svmclassify(SVMStruct,test_values_1);

5. 评估模型

使用confusionmat函数计算混淆矩阵，进而计算出准确率、召回率等指标。

[C,order] = confusionmat(test_labels,Group);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));