MATLAB svm支持向量机

MATLAB中的SVM（支持向量机）是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。在MATLAB中，有两种方式可以实现SVM。

首先是使用MATLAB自带的SVM函数。这些函数仅支持二分类问题，而不支持多分类问题。此外，它们只适用于分类问题，不适用于回归问题。在解决优化问题时，MATLAB自带的SVM函数提供了三种不同的算法选择：经典二次规划算法（Quadratic Programming）、序列最小最优化算法（SMO）和最小二乘法（Least-Square）。

另一种方式是使用libsvm工具箱。libsvm工具箱是一个开源的库，支持分类和回归问题，并且支持多分类。它使用序列最小最优化算法（SMO）作为其最优化问题的解决算法。与MATLAB自带的SVM函数相比，libsvm工具箱在功能上更为强大和灵活。

总结起来，MATLAB中的SVM支持向量机可通过MATLAB自带的SVM函数实现二分类问题的分类和回归，也可以通过libsvm工具箱实现分类和回归问题的多分类。