matlab 鸢尾花分类 SVM——RFE

根据提供的引用内容，我们可以了解到preprocessing模块提供了MaxAbsScaler()函数，可以通过最大绝对值缩放每个特征。同时，引用中还提到了一些导入库和相关模块的操作。但是，引用内容并没有涉及到matlab鸢尾花分类SVM-RFE的具体实现方法。因此，我无法为您提供关于matlab鸢尾花分类SVM-RFE的介绍或演示。

相关问题

matlab鸢尾花分类svm

### MATLAB中鸢尾花数据集的支持向量机（SVM）分类

#### 构建特征矩阵和类标签
为了在MATLAB中实现支持向量机对鸢尾花数据集的分类，首先需要加载并准备数据。鸢尾花数据集中包含了四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签。这些构成了支持向量机所需的输入——特征矩阵与类标签[^1]。

% 加载内置的鸢尾花数据集
load fisheriris;
X = meas; % 特征矩阵
Y = species; % 类标签

#### 设置SVM对象及其参数
接着定义支持向量机的对象，并配置必要的参数如`KernelFunction`, `BoxConstraint`等来调整模型性能。这里采用线性核作为例子展示基本流程：

% 创建默认的支持向量机模板
template = templateSVM('Standardize', true, 'KernelFunction', 'linear');

% 训练支持向量机分类器
Mdl = fitcecoc(X, Y, 'Learners', template);

上述代码片段创建了一个多类ECOC编码下的线性SVM分类器实例，并启用了标准化处理以改善数值稳定性[^2]。

#### 进行训练与评估
完成模型建立之后就可以利用训练好的模型来进行预测操作了。同时还可以计算一些评价指标比如混淆矩阵或准确性分数来衡量模型的表现情况:

% 预测新样本所属类别
predictedLabels = predict(Mdl, X);

% 显示混淆矩阵
confusionchart(Y, predictedLabels)

% 输出总体准确率
accuracy = sum(predictedLabels == Y)/numel(Y)*100;
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy), '%']);

这段脚本不仅完成了对整个数据集上应用所学得的支持向量机进行预测的任务，还展示了如何直观地查看分类效果及量化其质量[^3]。

机器学习鸢尾花分类 SVM

### 使用支持向量机 (SVM) 对鸢尾花数据集进行分类

#### 导入必要的库
为了实现 SVM 分类器，首先需要导入所需的 Python 库：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
import matplotlib.pyplot as plt

#### 加载并预处理数据
加载鸢尾花数据集，并对其进行标准化处理以提高模型性能。

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]  # 只取两个特征用于可视化
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

#### 构建和支持向量机模型
创建一个线性支持向量机实例，并利用训练数据拟合该模型[^1]。

svm_linear = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=1)
svm_linear.fit(X_train_std, y_train)

对于非线性的决策边界，则可以采用径向基函数(RBF)作为核函数构建更复杂的模型[^4]。

svm_rbf = SVC(kernel='rbf', gamma='auto', C=1.0, random_state=1)
svm_rbf.fit(X_train_std, y_train)

#### 模型评估与错误率计算
使用测试集评估模型表现，并计算预测误差。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测类别标签
y_pred_linear = svm_linear.predict(X_test_std)
accuracy_linear = accuracy_score(y_test, y_pred_linear)
error_rate_linear = 1 - accuracy_linear

print(f'Linear SVM Accuracy: {accuracy_linear:.2f}')
print(f'Linear SVM Error Rate: {error_rate_linear:.2f}')

y_pred_rbf = svm_rbf.predict(X_test_std)
accuracy_rbf = accuracy_score(y_test, y_pred_rbf)
error_rate_rbf = 1 - accuracy_rbf

print(f'RBF Kernel SVM Accuracy: {accuracy_rbf:.2f}')
print(f'RBF Kernel SVM Error Rate: {error_rate_rbf:.2f}')

#### 结果可视化
绘制不同类型的 SVM 的决策区域图以便直观理解其工作原理。

plt.figure(figsize=(8, 6))
plot_decision_regions(X=X_combined_std, 
                      y=y_combined,
                      clf=svm_linear, 
                      legend=2)
plt.title('Linear Support Vector Machine')
plt.xlabel('petal length [standardized]')
plt.ylabel('petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()

plt.figure(figsize=(8, 6))
plot_decision_regions(X=X_combined_std, 
                      y=y_combined,
                      clf=svm_rbf, 
                      legend=2)
plt.title('RBF Kernel Support Vector Machine')
plt.xlabel('petal length [standardized]')
plt.ylabel('petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()