matlab代码实现复杂非线性支持向量机

以下是MATLAB中实现复杂非线性支持向量机的示例代码：

% 生成示例数据
rng(1); % 设定随机数种子
X = 2 * rand(100, 2) - 1; % 生成[-1,1]之间的随机数据点
Y = sign(X(:, 1).^2 + X(:, 2).^2 - 0.5); % 根据圆形边界生成标签，内部为+1，外部为-1

% 训练非线性支持向量机
model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', Inf, 'ClassNames', [-1, 1]);

% 可视化分类边界
figure;
h = plot(model);
title('非线性支持向量机分类边界');
legend('数据点', '负类', '正类', '分类边界', 'Location', 'BestOutside');

该示例代码使用了MATLAB内置的`fitcsvm`函数训练一个非线性支持向量机，其中指定了核函数为径向基函数（RBF），正则化参数为无穷大（即不进行正则化），并指定了标签为-1和1。最后，通过`plot`函数可视化分类边界。

需要注意的是，非线性支持向量机的训练需要耗费较长的时间，并且模型的性能高度依赖于所选择的核函数及其参数。因此，需要进行反复实验以确定最优的模型参数。