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。

相关问题

svm支持向量机matlab实例

Sure, 我可以为您提供一些SVM支持向量机Matlab实例。在Matlab中，有许多支持向量机工具箱可以使用，其中一些包括：

1. svmtrain和svmpredict函数：可以使用这些函数进行支持向量机培训和预测。这两个函数均可在Matlab的statistical和machine learning toolbox中找到。

2. fitcsvm函数：这个函数也是一个支持向量机的实现，可以在统计和机器学习工具箱中找到。它比 svmtrain 和 svmpredict 函数更加灵活，可以使用不同的内核函数和其他选项。

3. 还有其他一些SVM实现，比如libsvm和Svmtoolbox等，这些工具箱也可以帮助你使用SVM进行分类和回归。

以上是一些Matlab中支持向量机的实现方式，希望对您有所帮助。

svm支持向量机的matlab代码

SVM支持向量机是一种常用的分类算法，在MATLAB中实现这个算法需要首先导入SVM包。可以使用以下代码导入：

% 导入SVM包
addpath('/path/to/libsvm');

接下来，我们需要准备数据。通常，我们将训练数据和测试数据分别保存在两个不同的文件中，每个文件中包含一个矩阵，这个矩阵的每一行代表一个样本，从左到右依次包含各个特征的取值和标签。例如：

% 加载训练数据和测试数据
train_data = load('/path/to/train_data.txt');
test_data = load('/path/to/test_data.txt');
train_y = train_data(:,end);
train_x = train_data(:,1:end-1);
test_y = test_data(:,end);
test_x = test_data(:,1:end-1);

接下来，我们可以使用MATLAB的SVM包训练模型并对测试数据进行预测：

% 训练SVM模型
model = svmtrain(train_y, train_x, '-c 1 -g 0.07');

% 预测测试数据
[predict_y, accuracy, decision_value] = svmpredict(test_y, test_x, model);

在上面的代码中，我们使用 -c 和 -g 两个参数分别设置惩罚参数和核函数的参数。在训练完成后，我们可以通过调用 svmpredict() 函数来对测试数据进行预测。预测结果包括预测标签、预测准确率等，详见MATLAB官方文档。

以上就是SVM支持向量机在MATLAB中的实现方式。需要注意的是，SVM算法的性能很大程度上取决于特征工程的质量，为了取得更好的效果，我们需要探索更多的特征表示方法。