matlab编出来的svm的代码

以下是一个使用Matlab的SVM（支持向量机）分类器的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
x = meas(:,1:2); 
y = (strcmp('setosa',species));

% 训练 SVM
SVMModel = fitcsvm(x,y);

% 可视化分类结果
sv = SVMModel.SupportVectors;
figure
gscatter(x(:,1),x(:,2),y)
hold on
plot(sv(:,1),sv(:,2),'ko','MarkerSize',10)
legend('setosa','non-setosa','Support Vector')
hold off

在这个例子中，我们使用鸢尾花数据集来训练一个二元分类器，目标是将setosa类别与其他两个类别分开。我们首先从数据集中提取前两个特征，并将setosa类别标记为1，其他类别标记为0。然后，我们使用fitcsvm函数来训练SVM模型。最后，我们使用gscatter和plot函数可视化分类结果，其中支持向量用黑色圆圈表示。

相关问题

matlab中svm代码

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。

matlab编出来的实际案例的svm的代码

以下是一个使用SVM进行二分类的MATLAB示例代码：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4); % 取第3和第4列作为特征
Y = (species == 'versicolor'); % 将'species'列中的'versicolor'标签转换为1，其余标签转换为0

% 划分训练集和测试集
rng(1); % 设置随机数种子，保证每次运行结果相同
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3); % 划分为70%的训练集和30%的测试集
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test);

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);

% 预测测试集并计算准确率
Ypred = predict(svmModel,Xtest);
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy*100),'%']);

以上代码将使用Fisher's iris数据集中的第3和第4列作为特征，并将`versicolor`标签转换为1，其余标签转换为0。使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集，然后使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。最后，使用`predict`函数预测测试集并计算准确率。