svm算法简单的matlab实例

支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归算法，其在机器学习领域具有广泛的应用。在MATLAB中，可以使用SVM函数构建一个简单的SVM分类模型。

首先，我们需要准备训练数据和对应的标签。假设我们有一个二维的训练数据集X和对应的标签y。我们可以使用rand函数生成一组随机数据作为例子：

X = rand(100, 2);  % 生成100个随机二维数据点
y = randi([0, 1], 100, 1);  % 随机生成100个0/1标签

接下来，我们可以使用svmtrain函数训练SVM模型：

model = svmtrain(X, y);

第一个参数X是训练数据，第二个参数y是对应的标签。训练过程会根据数据和标签自动选择合适的内核类型和参数。

训练完成后，我们可以使用svmpredict函数对新样本进行预测：

X_test = rand(10, 2);  % 生成10个新的随机二维数据点
[predict_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(zeros(10, 1), X_test, model);

第一个参数是预测结果的标签向量（在这个例子中我们设为全0向量），第二个参数是待预测的新样本数据，第三个参数是之前训练得到的模型。预测结果存储在predict_label中，accuracy表示预测的准确率，decision_values是每个样本的分类结果。

除了二分类，SVM也可以用于多分类问题。在MATLAB中，可以使用multisvm函数训练一个多类别的SVM模型。

以上就是使用MATLAB简单实现SVM算法的示例。当然，SVM还有很多参数可以调整和功能可以扩展，可以根据具体的问题和需求进行进一步学习和实践。