支持向量机代码matlab

在MATLAB中实现支持向量机(SVM)的代码可以有多种方式，这里列举了两种常见的方式。

第一种方式是使用MATLAB自带的SVR工具箱来实现。首先需要了解工具箱中相关参数的基本设置。然后，可以调用quadprog()函数进行求解。具体代码如下：

% 标签
y1 = ones(m1,1);
y2 = -1.*ones(m2,1);

% 训练集
x = [test1; test2];
hatX = [x, ones(size(x,1),1)]';
Y = [y1; y2];

% 参数初始化
w = rand(1,2);
b = rand(1);
beta = [w, b];

% 优化求解
H = eye(3);
H(3,3) = 0;
f = zeros(1,3);
Aieq = -Y.*hatX';
Bieq = -1.*ones(m1 + m2,1);

best_beta = quadprog(H, f, Aieq, Bieq);

% 显示结果
plot(test1(:,1),test1(:,2),'ro','linewidth',2);
hold on;
plot(test2(:,1),test2(:,2),'bx','linewidth',2);
t = 0:0.01:1;
y = -best_beta(1).*t./best_beta(2)-best_beta(3)./best_beta(2);
plot(t,y,'k:','linewidth',2);
title('SVD支持向量机分类');

另一种方式是使用灰狼算法优化支持向量机分类。具体代码如下：

% 标签
y1 = ones(m1,1);
y2 = -1.*ones(m2,1);

% 训练集
x = [test1; test2];
Y = [y1; y2];

% 参数初始化
 = rand(1,2);
b = rand(1);

% 目标函数
H = (Y*Y').*(x*x');
f = -1.*ones(1,m1 + m2);

% 约束条件
Aeq = Y';
Beq = 0;
lb = zeros(1,m1 + m2);
ub = [];

best_ai = quadprog(H, f, [], [], Aeq, Beq, lb, ub);

% 优化参数w,b
w_duiou = best_ai'.*Y'*x;
bb2 = max(w_duiou*test2');
bb1 = min(w_duiou*test1');
b_duiou = -(bb1 + bb2)/2;
beta_duiou = [w_duiou, b_duiou];

% 对偶绘图
plot(test1(:,1),test1(:,2),'ro','linewidth',2);
hold on;
plot(test2(:,1),test2(:,2),'bx','linewidth',2);
t = 0:0.01:1;
y_duiou = -beta_duiou(1).*t./beta_duiou(2) - beta_duiou(3)./beta_duiou(2);
plot(t,y_duiou,'k:','linewidth',2);
title('向量机-对偶问题分类');

以上两种方式都是常见的实现支持向量机的方法，你可以根据自己的需求选择其中一种方式进行实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>