matlab中svm代码
时间: 2023-12-09 19:00:41 浏览: 34
SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,可以用于分类和回归问题。在MATLAB中,可以使用内置的svmtrain和svmclassify函数来实现SVM。
首先,使用svmtrain函数来训练SVM模型。该函数的语法如下:
```
svmModel = svmtrain(trainingData, trainingLabels, '参数', 参数值);
```
其中,trainingData是训练数据,是一个n-by-m的矩阵,n表示样本数,m表示特征数。trainingLabels是训练数据的标签,是一个n-by-1的向量。参数可以是一个字符串,例如:
- '-t 0'表示线性内核
- '-t 1'表示多项式内核
- '-t 2'表示径向基函数(RBF)内核
接下来,使用svmclassify函数来对测试数据进行分类。该函数的语法如下:
```
predictedLabels = svmclassify(svmModel, testData);
```
其中,svmModel是训练好的SVM模型,testData是测试数据,是一个n-by-m的矩阵,n表示测试样本数,m表示特征数。predictedLabels是预测的标签,是一个n-by-1的向量。
以下是一个简单的例子:
```
% 创建训练数据和标签
trainingData = [1, 2; 3, 4; 5, 6];
trainingLabels = [1; 2; 1];
% 训练SVM模型
svmModel = svmtrain(trainingData, trainingLabels, '-t 0');
% 创建测试数据
testData = [2, 2; 4, 4];
% 对测试数据进行分类
predictedLabels = svmclassify(svmModel, testData);
disp(predictedLabels);
```
此例中,训练数据有3个样本,每个样本有2个特征。训练标签是1和2。将训练数据和标签传入svmtrain函数中,使用线性内核进行训练。然后,创建两个测试样本,并使用svmclassify函数对其进行分类。
以上是MATLAB中使用SVM的基本步骤和例子,希望能对你有所帮助。