请为我解释以下代码C = 0.05; gamma = 0.00025; cmd = ['-s 1',' -t 3',[' -c ', num2str(C)],[' -g ',num2str(gamma)],' -p 0.0001']; %SVM训练 %SVM训练 KK=5000; T=[1*ones(KK,1);2*ones(KK,1);3*ones(KK,1);4*ones(KK,1);5*ones(KK,1);6*ones(KK,1);7*ones(KK,1);8*ones(KK,1);9*ones(KK,1);10*ones(KK,1)]; P=[F1(1:KK,:);F2(1:KK,:);F3(1:KK,:);F4(1:KK,:);F5(1:KK,:);F6(1:KK,:);F7(1:KK,:);F8(1:KK,:);F9(1:KK,:);F10(1:KK,:)]; % T=[1*ones(KK,1);2*ones(KK,1);3*ones(KK,1);4*ones(KK,1);5*ones(KK,1);6*ones(KK,1)]; % P=[F1(1:KK,:);F2(1:KK,:);F3(1:KK,:);;F4(1:KK,:);F5(1:KK,:);F6(1:KK,:);]; svm_models = svmtrain(T,P,cmd);
时间: 2023-06-20 13:10:20 浏览: 145
强度退化服从Gamma过程的应力-强度干涉模型的研究
这段代码是使用SVM算法进行训练。其中,C和gamma是SVM的两个重要参数,分别控制着模型的拟合程度和复杂度。cmd是SVM的训练参数,其中-s 1表示使用SVM的分类模式,-t 3表示使用径向基函数(RBF)核,-c和-g分别表示C和gamma的值,-p 0.0001表示SVM的收敛精度。
KK是数据集中每个类别的样本数,T是样本标签,P是样本特征。在这里,样本分为10个类别,每个类别有KK个样本,因此总共有10*KK个样本。
最后,使用svmtrain函数进行模型训练,得到一个SVM模型svm_models。
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