如何将svmtrain(x, y, 'kernel_function', 'rbf', 'showplot', false)的功能用fitcsvm实现
时间: 2024-01-06 19:04:41 浏览: 27
要使用fitcsvm函数实现svmtrain函数的功能,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将数据集x和标签y作为输入参数传递给fitcsvm函数。
2. 设置'KernelFunction'参数为'rbf',表示使用径向基函数作为核函数。
3. 设置'KernelScale'参数为'auto',表示自动选择合适的核函数尺度。
4. 设置'BoxConstraint'参数为无穷大,表示不进行约束。
5. 设置'PlotFcns'参数为一个空数组 [],表示不显示训练过程的可视化图形。
下面是使用fitcsvm函数实现svmtrain函数的示例代码:
```matlab
svmModel = fitcsvm(x, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', Inf, 'PlotFcns', []);
```
这样就可以用fitcsvm函数实现svmtrain函数的相同功能了。
相关问题
svmtrain转换成fitcsvm,函数举例
好的,以下是一个将MATLAB的svmtrain函数转换成fitcsvm函数的示例代码:
```matlab
% 加载示例数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 将类别变量转换为数值变量
Y = grp2idx(Y);
% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
XTrain = X(~idx,:);
YTrain = Y(~idx,:);
XTest = X(idx,:);
YTest = Y(idx,:);
% 使用svmtrain函数训练SVM模型
svmStruct = svmtrain(XTrain,YTrain,'Kernel_Function','rbf');
% 将svmtrain转换为fitcsvm
SVMModel = fitcsvm(XTrain,YTrain,'KernelFunction','rbf');
% 使用svmclassify函数对测试集进行分类
classes1 = svmclassify(svmStruct,XTest);
classes2 = predict(SVMModel,XTest);
% 比较两种方法的分类结果
isequal(classes1,classes2) % 应该返回 true
```
这个例子使用了鸢尾花数据集,将类别变量转换为数值变量,将数据集分为训练集和测试集,然后分别使用svmtrain函数和fitcsvm函数训练SVM模型,并使用svmclassify函数和predict函数对测试集进行分类,最后比较两种方法的分类结果是否相同。
使用svmtrain写svm支持向量机matlab代码
下面是使用svmtrain函数写svm支持向量机matlab代码的示例:
```matlab
% 载入数据
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4); % 取后100个样本的后两个特征
y = (1:50)'>25; % 标签,前50个样本为0,后50个样本为1
% 训练svm模型
svmModel = svmtrain(X, y, 'Kernel_Function', 'rbf', 'BoxConstraint', Inf);
% 预测
Xnew = [5.9 3.0; 6.0 3.4; 6.1 2.9];
ynew = svmclassify(svmModel,Xnew);
% 绘制决策边界和支持向量
sv = svmModel.SupportVectors;
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
hold on
scatter(sv(:,1),sv(:,2),'ro')
contourf(xx,yy,reshape(scores(:,2),size(xx)),[0 0],'LineStyle','none')
colorbar
```
其中,X和y分别为特征和标签,svmtrain函数的第一个参数为特征,第二个参数为标签,第三个参数为一些参数的设定。svmclassify函数用于预测新的样本标签。绘制决策边界和支持向量可以使用contourf函数。