写一个支持向量机的matlab代码

你好！下面是一个使用 MATLAB 实现支持向量机的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');

% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(X, y);

% 预测新数据
y_pred = predict(model, X_new);

% 计算准确率
acc = sum(y_pred == y_new) / length(y_new);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', acc * 100);

其中，`X` 和 `y` 是训练数据的特征和标签，`X_new` 和 `y_new` 是要预测的新数据的特征和标签。

希望这能帮到你！

相关问题

一类支持向量机 matlab代码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在Matlab中，可以使用SVM工具箱来实现支持向量机。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Matlab的SVM工具箱来训练和预测一个二分类问题的支持向量机模型：

% 准备训练数据
X = [1 1; 2 2; 3 3; 4 4; 5 5; 1 2; 2 1; 4 5; 5 4; 1 5];
Y = [1; 1; 1; 1; 1; -1; -1; -1; -1; -1];

% 训练支持向量机模型
svmModel = fitcsvm(X, Y);

% 准备测试数据
X_test = [3.5 3.5; 1.5 1.5; 4.5 4.5];

% 预测测试数据的类别
Y_pred = predict(svmModel, X_test);

disp(Y_pred);

在上述代码中，首先准备了训练数据X和对应的标签Y。然后使用`fitcsvm`函数来训练支持向量机模型，其中`X`是训练数据，`Y`是对应的标签。接着，准备了测试数据`X_test`，并使用`predict`函数来预测测试数据的类别。最后，将预测结果打印出来。

需要注意的是，上述示例是一个简单的二分类问题的支持向量机示例。在实际应用中，可能需要根据具体问题进行参数调整和模型优化。

使用svmtrain写svm支持向量机matlab代码

下面是使用svmtrain函数写svm支持向量机matlab代码的示例：

% 载入数据
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);  % 取后100个样本的后两个特征
y = (1:50)'>25;  % 标签，前50个样本为0，后50个样本为1

% 训练svm模型
svmModel = svmtrain(X, y, 'Kernel_Function', 'rbf', 'BoxConstraint', Inf);

% 预测
Xnew = [5.9 3.0; 6.0 3.4; 6.1 2.9];
ynew = svmclassify(svmModel,Xnew);

% 绘制决策边界和支持向量
sv = svmModel.SupportVectors;
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
hold on
scatter(sv(:,1),sv(:,2),'ro')
contourf(xx,yy,reshape(scores(:,2),size(xx)),[0 0],'LineStyle','none')
colorbar

其中，X和y分别为特征和标签，svmtrain函数的第一个参数为特征，第二个参数为标签，第三个参数为一些参数的设定。svmclassify函数用于预测新的样本标签。绘制决策边界和支持向量可以使用contourf函数。