支持向量机matlab代码程序

以下是一个简单的支持向量机（SVM）的MATLAB代码示例，该代码使用libsvm库：

% 加载数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);

% 将数据分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3);
Xtrain = X(trainInd,:);
Ytrain = y(trainInd,:);
Xtest = X(testInd,:);
Ytest = y(testInd,:);

% 训练模型
model = svmtrain(Ytrain, Xtrain, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1');

% 预测测试集
[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(Ytest, Xtest, model);

% 输出结果
fprintf('Accuracy: %f\n', accuracy(1));

在上面的代码中，我们首先加载数据，然后将其分成训练集和测试集。我们使用libsvm库中的svmtrain函数来训练SVM模型，并使用svmpredict函数来预测测试集。最后，我们输出准确率。在此示例中，我们使用径向基函数（RBF）内核进行训练，参数C设置为1，参数gamma设置为0.1。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要更改参数和内核函数以获得更好的性能。

相关问题

支持向量机预测matlab代码程序

以下是一个简单的支持向量机预测的matlab代码程序：

% 导入数据集
data = load('data.txt');
X = data(:,1:2);
y = data(:,3);

% 将数据集分为训练集和测试集
cutoff = round(0.7*size(X,1));
Xtrain = X(1:cutoff,:);
ytrain = y(1:cutoff,:);
Xtest = X(cutoff+1:end,:);
ytest = y(cutoff+1:end,:);

% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(Xtrain,ytrain);

% 预测测试集结果
ypred = predict(model,Xtest);

% 绘制决策边界
figure;
gscatter(Xtest(:,1),Xtest(:,2),ypred);
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2)predict(model,[x1,x2]),[min(Xtest(:,1))-1,max(Xtest(:,1))+1,min(Xtest(:,2))-1,max(Xtest(:,2))+1]);
set(h,'Color','k','LineWidth',2);
title('支持向量机预测结果');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
legend('类别1','类别2','决策边界');

最小二乘支持向量机matlab程序

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LS-SVM）是一种基于最小二乘的支持向量机算法。它与传统的支持向量机相比，可以更好地处理线性不可分问题。

在MATLAB中，可以使用libsvm库来实现最小二乘支持向量机。以下是一个简单的LS-SVM MATLAB程序的示例：

% 加载数据集
load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1);  % 特征向量
y = data(:, end);  % 标签向量

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;  % 训练集比例
train_size = round(train_ratio * size(X, 1));  % 训练集大小

X_train = X(1:train_size, :);
y_train = y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
y_test = y(train_size+1:end, :);

% 构建最小二乘支持向量机模型
model = svmtrain(y_train, X_train, '-s 3');
% 进行预测
y_pred = svmpredict(y_test, X_test, model);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
fprintf('最小二乘支持向量机的分类准确率为：%f\n', accuracy);

在上面的代码中，首先加载数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，使用`svmtrain`函数构建LS-SVM模型，并使用`svmpredict`函数进行预测。最后，计算分类准确率并输出结果。

需要注意的是，在使用LS-SVM时，由于是基于最小二乘的方法，所以可以直接处理线性不可分问题，无需进行核函数的选择和参数调优的操作。

这是一个简单的最小二乘支持向量机MATLAB程序的示例，可以根据具体的需求和数据集进行相应的修改和扩展。