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。

相关问题

matlab代码实现非线性支持向量机

下面是一个简单的 Matlab 代码实现非线性支持向量机：

% 生成数据集
X = [1,1;1,-1;-1,-1;-1,1];
Y = [1;1;-1;-1];

% 将数据集画出来
figure;
scatter(X(Y==1,1),X(Y==1,2),'r');
hold on;
scatter(X(Y==-1,1),X(Y==-1,2),'b');

% 定义参数
C = 100;
sigma = 2;
kernel = @(x1,x2) exp(-norm(x1-x2)^2/(2*sigma^2));

% 训练模型
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction',kernel,'BoxConstraint',C);

% 画出决策边界
x1range = linspace(-3,3);
x2range = linspace(-3,3);
[xx1, xx2] = meshgrid(x1range,x2range);
XGrid = [xx1(:) xx2(:)];
[~,~,probs] = predict(SVMModel,XGrid);
figure;
h = imagesc(x1range,x2range,reshape(probs(:,2),length(x2range),length(x1range)));
set(h,'AlphaData',~isnan(h.CData))
hold on;
scatter(X(Y==1,1),X(Y==1,2),'r');
scatter(X(Y==-1,1),X(Y==-1,2),'b');
contour(xx1,xx2,reshape(probs(:,2),length(x2range),length(x1range)),[0.5 0.5],'k');

这个代码生成一个包含四个点的数据集，并在这个数据集上使用径向基函数（RBF）核函数训练一个非线性支持向量机。训练完毕后，代码会画出决策边界。需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况修改参数。

多核支持向量机matlab代码

多核支持向量机（MK-SVM）是一种基于支持向量机（SVM）的分类算法，它通过引入核函数来处理非线性分类问题。在MATLAB中，可以使用LIBSVM工具箱来实现多核支持向量机。

以下是一个简单的多核支持向量机的MATLAB代码示例：

% 导入LIBSVM工具箱
addpath('libsvm');

% 加载训练数据
load('train_data.mat');
X_train = train_data(:, 1:end-1);
y_train = train_data(:, end);

% 加载测试数据
load('test_data.mat');
X_test = test_data(:, 1:end-1);
y_test = test_data(:, end);

% 设置SVM参数
C = 1; % 惩罚因子
gamma = 0.1; % 核函数参数

% 训练多核SVM模型
model = svmtrain(y_train, X_train, ['-s 0 -t 4 -c ', num2str(C), ' -g ', num2str(gamma)]);

% 预测测试数据
[predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(y_test, X_test, model);

% 输出预测准确率
disp(['预测准确率：', num2str(accuracy(1)), '%']);

% 清除LIBSVM工具箱路径
rmpath('libsvm');

上述代码中，首先需要导入LIBSVM工具箱，并加载训练数据和测试数据。然后，设置SVM参数，包括惩罚因子C和核函数参数gamma。接下来，使用svmtrain函数训练多核SVM模型，并使用svmpredict函数对测试数据进行预测。最后，输出预测准确率。