matlab中使用LibSVM实现one class svm分类
时间: 2023-09-29 13:07:10 浏览: 59
1. 准备数据
首先,需要准备数据。在这个例子中,我们将使用UCI的数据集进行演示。我们将使用Musk数据集作为例子。Musk数据集是一个二元分类问题,但我们将使用one-class SVM将其转换为异常检测问题。这个数据集包含了166个特征,所以在这里我们只选取了其中前两个特征来进行可视化。
首先,下载数据集,并将其保存到matlab工作目录下。然后,使用以下代码将其读入matlab:
```matlab
% Load data
data = csvread('musk.csv', 1, 0);
% Extract features and labels
X = data(:,1:2);
y = data(:,end);
% Plot data
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), y, 'rb', '.', 8);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Musk Dataset');
```
此处,我们使用了gscatter函数来绘制数据。其中,第一个参数是特征1,第二个参数是特征2,第三个参数是标签,第四个参数是颜色,第五个参数是标记,第六个参数是标记大小。
这段代码将绘制如下的图形:
![image-20211018145933797](https://i.loli.net/2021/10/18/O9XqJyK3tGk5wvz.png)
2. 数据预处理
接下来,我们需要对数据进行预处理。在这个例子中,我们将使用StandardScaler将数据进行标准化。标准化可以提高算法的性能,因为它将所有特征缩放到相同的尺度上。下面是代码:
```matlab
% Standardize data
scaler = StandardScaler();
scaler = scaler.fit(X);
X = scaler.transform(X);
```
3. 训练模型
现在,我们将使用LibSVM训练一个one-class SVM模型来检测异常数据。在这个例子中,我们将使用RBF核函数。下面是代码:
```matlab
% Train one-class SVM
nu = 0.05; % nu is the parameter that controls the number of support vectors
gamma = 1; % gamma is the parameter that controls the shape of the decision boundary
model = svmtrain(y, X, ['-s 2 -t 2 -n ' num2str(nu) ' -g ' num2str(gamma)]);
```
在这里,我们使用svmtrain函数训练一个one-class SVM模型。其中,第一个参数是标签,第二个参数是特征,第三个参数是LibSVM的参数,这里使用的参数包括:
- -s 2:表示要训练一个one-class SVM模型
- -t 2:表示要使用RBF核函数
- -n nu:表示nu参数
- -g gamma:表示gamma参数
4. 预测
现在,我们将使用训练好的模型来进行预测。下面是代码:
```matlab
% Make predictions
[y_pred, acc, dec] = svmpredict(y, X, model);
```
在这里,我们使用svmpredict函数进行预测。其中,第一个参数是标签,第二个参数是特征,第三个参数是训练好的模型。该函数将返回预测的标签、分类准确率和决策值。
5. 可视化结果
最后,我们将绘制决策边界和异常点。下面是代码:
```matlab
% Plot decision boundary and support vectors
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), y, 'rb', '.', 8);
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2) svm_decision_boundary(x1,x2,model), xlim, ylim);
set(h, 'Color', 'k', 'LineWidth', 2);
scatter(X(model.sv_indices,1), X(model.sv_indices,2), 100, 'g', 'o', 'LineWidth', 2);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('One-Class SVM');
legend('Normal', 'Abnormal', 'Decision boundary', 'Support vectors');
```
在这里,我们使用ezplot函数绘制决策边界。同时,使用scatter函数绘制支持向量。
最终,我们得到的图形如下所示:
![image-20211018150006671](https://i.loli.net/2021/10/18/1pM5yIvSZuV7K8g.png)
其中,绿色圆圈表示支持向量,黑色线表示决策边界。可以看出,模型将异常点识别为了异常数据。