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');

支持向量机matlab底层代码

### 支持向量机在MATLAB中的底层实现

对于支持向量机(SVM)的训练，在MATLAB中可以采用SMO(Sequential Minimal Optimization)算法来求解二次规划问题。下面是一个基于Vapnik的支持向量机(SVM)训练算法的简化版本[^1]：

function model = svmTrain(X, Y, C, kernelFunction, tol, max_passes)
    % 初始化参数
    m = size(X, 1);
    alphas = zeros(m, 1);
    b = 0;
    E = zeros(m, 1);
    passes = 0;

    while passes < max_passes
        num_changed_alphas = 0;
        
        for i = 1:m
            E(i) = calculateE(model, X(i,:), Y(i));
            
            if ((Y(i)*E(i) < -tol && alphas(i) < C) || ...
                (Y(i)*E(i) > tol && alphas(i) > 0))
                
                j = selectJrand(i,m); %#ok<Label>
                alpha_i_old = alphas(i);
                alpha_j_old = alphas(j);

                L = getL(Y(i), Y(j), alphas(i), alphas(j), C);
                H = getH(Y(i), Y(j), alphas(i), alphas(j), C);
                
                if L == H
                    continue;
                end
                
                eta = 2 * dot(Kernel(X(i,:),X(j,:))') - Kernel(X(i,:),X(i,:))' - Kernel(X(j,:),X(j,:)');
                
                if eta >= 0
                    continue;
                end
                
                alphas(j) = alphas(j) - Y(j)*(E(i)-E(j))/eta;
                alphas(j) = clipAlpha(alphas(j), H, L);
                
                if abs(alphas(j) - alpha_j_old) < eps*(alphas(j)+alpha_j_old+eps)
                    alphas(j) = alpha_j_old; 
                    continue;
                end
                
                alphas(i) = alphas(i) + Y(i)*Y(j)*(alpha_j_old-alphas(j));

                b1 = b-E(i)-Y(i)*(alphas(i)-alpha_i_old)*Kernel(X(i,:),X(i,:))'-...
                     Y(j)*(alphas(j)-alpha_j_old)*Kernel(X(i,:),X(j,:)');
                b2 = b-E(j)-Y(i)*(alphas(i)-alpha_i_old)*Kernel(X(i,:),X(j,:))'-...
                     Y(j)*(alphas(j)-alpha_j_old)*Kernel(X(j,:),X(j,:)');

                if (alphas(i)>0) && (C>alphas(i))
                    b=b1;
                elseif (alphas(j)>0)&&(C>alphas(j))
                    b=b2;
                else
                    b=(b1+b2)/2.0;
                end
                
                num_changed_alphas=num_changed_alphas+1;
            end
            
            if(num_changed_alphas==0)
                passes=passes+1;
            else
                passes=0;
            end
        end
        
        model.alphas = alphas;
        model.b = b;
    end
    
end

此代码片段展示了如何通过循环迭代更新拉格朗日乘子`α`以及偏置项`b`，从而逐步逼近最优超平面。

需要注意的是，上述函数依赖于几个辅助函数(`calculateE`, `selectJrand`, `getL`, `getH`, 和 `clipAlpha`)和核函数计算部分未在此展示完整的定义。这些功能用于评估误差、选择第二个优化变量索引、确定边界条件并裁剪新的`α`值以满足约束条件。

为了使这段程序能够正常工作，还需要提供适当的数据集作为输入，并指定合适的内核函数形式及其对应的参数设置。