matlab中 svm核函数

在Matlab中，支持向量机（SVM）的核函数有多种选择。其中最常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数（RBF核函数）和Sigmoid核函数。以下是这些核函数的定义和用法说明：

1. 线性核函数：
在Matlab中，线性核函数可以通过设置SVM模型的'KernelFunction'参数为'linear'来使用。线性核函数的表达式为K(x, y) = x * y'，其中x和y表示输入样本。

2. 多项式核函数：
在Matlab中，多项式核函数可以通过设置SVM模型的'KernelFunction'参数为'polynomial'来使用。多项式核函数的表达式为K(x, y) = (coef0 + x * y')^d，其中coef0表示偏置系数，d表示多项式的阶数。

3. 高斯径向基核函数（RBF核函数）：
在Matlab中，高斯径向基核函数可以通过设置SVM模型的'KernelFunction'参数为'rbf'来使用。高斯径向基核函数的表达式为K(x, y) = exp(-gamma * ||x - y||^2)，其中gamma表示核函数的宽度。

4. Sigmoid核函数：
在Matlab中，Sigmoid核函数可以通过设置SVM模型的'KernelFunction'参数为'sigmoid'来使用。Sigmoid核函数的表达式为K(x, y) = tanh(beta*x*y' + coef0)，其中beta和coef0为参数。

以上是Matlab中常用的SVM核函数的使用方法和表达式。根据具体的问题和数据特点，选择合适的核函数和参数可以影响SVM分类的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SVM分类核函数及参数选择比较.pdf](https://blog.csdn.net/weixin_30224231/article/details/116146626)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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