高斯核函数算法 matlab

高斯核函数是一种常用的核函数算法，在Matlab中也可以实现。使用高斯核函数可以将非线性可分的数据映射到高维空间，从而实现更好的分类效果。在Matlab中可以使用svmtrain函数进行高斯核函数的实现。通过设定svmtrain函数的kernel_function参数为'rbf'，可以使用高斯核函数。同时，还需要指定高斯核函数的参数sigma，即高斯核函数的标准差。在svmtrain函数中，可以通过设定options参数的属性'rbf_sigma'来指定sigma的值。例如，可以使用以下代码实现高斯核函数算法的Matlab实现:

SVMStruct = svmtrain(training_data, training_labels, 'Kernel_Function', 'rbf', 'rbf_sigma', sigma);

其中，training_data为训练集数据，training_labels为训练集标签，sigma为高斯核函数的标准差。通过以上代码，可以得到一个训练好的支持向量机模型SVMStruct，可以使用svmclassify函数对测试数据进行分类预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab常用核函数](https://blog.csdn.net/weixin_42326661/article/details/115882249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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