matlab中的svm函数

在MATLAB中，可以使用svmtrain和svmclassify函数来训练和测试支持向量机（SVM）模型。

1. svmtrain函数：

svmtrain函数用于训练SVM模型。它的语法如下：

[SVMModel,fitinfo] = svmtrain(training_data,group,'ParameterName',ParameterValue,...)

其中，training_data是一个m×n的矩阵，其中m是训练样本数，n是特征数；group是一个长度为m的向量，用于存储每个训练样本所属的类别；ParameterName和ParameterValue是可选的参数名称和对应的参数值。

常用的参数名称和对应的参数值如下：

- 'KernelFunction'：指定核函数类型，可以是'linear'（线性核函数）、'polynomial'（多项式核函数）、'rbf'（高斯核函数）或自定义的函数句柄；
- 'BoxConstraint'：指定软间隔的惩罚参数C，C越大表示对误分类的惩罚越严厉；
- 'KernelScale'：指定核函数的缩放因子，用于控制核函数的宽度；
- 'Method'：指定训练SVM模型的方法，可以是'SMO'（序列最小优化算法）或'QP'（二次规划算法）。

2. svmclassify函数：

svmclassify函数用于测试SVM模型。它的语法如下：

group = svmclassify(SVMModel,test_data)

其中，SVMModel是通过svmtrain函数训练得到的SVM模型，test_data是一个p×n的矩阵，其中p是测试样本数，n是特征数；group是一个长度为p的向量，用于存储每个测试样本所属的类别。

需要注意的是，训练和测试数据的特征向量必须具有相同的维数。