matlab SVM函数

MATLAB的SVM函数是一种用于支持向量机（Support Vector Machine）分类的函数。它具有以下特点：
1. MATLAB自带的SVM函数仅支持分类问题，不支持回归问题。而libsvm工具箱支持分类和回归问题。
2. MATLAB自带的SVM函数仅支持二分类问题，不支持多分类问题，而libsvm默认采用一对一法支持多分类。
3. 在MATLAB中，SVM函数的最优化问题解决算法有三种选择：经典二次规划算法（Quadratic Programming）、序列最小最优化算法(SMO)、最小二乘法（Least-Square）。

参考文献：
引用
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相关问题

matlab SVM求函数

在Matlab中使用支持向量机（SVM）进行函数求解，可以使用内置的fitcsvm函数。fitcsvm函数可以根据提供的训练数据和标签来训练SVM模型，并使用该模型进行预测。

下面是一个使用fitcsvm函数进行SVM求解的示例代码：

% 导入训练数据和标签
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);
Y = (1:100)'>50;

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, Y);

% 对新样本进行预测
newX = [5.9, 2.9];
label = predict(svmModel, newX);

这段代码导入了经典的鸢尾花数据集，选择其中两个特征作为训练数据并选择了两个类别进行分类（这里以二分类为例）。然后，使用fitcsvm函数训练了一个SVM模型，并使用predict函数对新样本进行预测。

matlab自带的svm函数

Matlab自带的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）函数是`fitcsvm`。`fitcsvm`函数可以用于训练二分类SVM模型。

以下是`fitcsvm`函数的基本用法示例：

% 创建一个二分类问题的示例数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = (strcmp(species,'versicolor'));

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X,Y);

% 预测新样本的标签
newX = [4.9, 2.5];
predictedLabel = predict(svmModel, newX);
disp(predictedLabel);

在这个示例中，我们使用了Iris数据集中的花萼长度和花萼宽度作为特征，将'versicolor'类别作为正类，其他类别作为负类。`fitcsvm`函数将数据集`X`和标签`Y`作为输入，训练出一个SVM模型`svmModel`。然后，我们使用模型对新样本`newX`进行预测，得到预测的标签。

你可以根据自己的数据和需求，参考上述示例来使用`fitcsvm`函数。希望对你有帮助！