SVM多项式核,matlab程序

SVM (Support Vector Machine) 的多项式核是一种常用的非线性映射技术，它允许SVM模型处理非线性的数据分界问题。多项式核函数通过将输入特征转换成更高维度的特征空间，在这个空间里数据可以被线性分割。最常用的多项式核函数形式是：

\[ K(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = (\gamma(\mathbf{x}^T\mathbf{y} + r))^d \]

其中，\( \mathbf{x} \) 和 \( \mathbf{y} \) 是样本点，\( \gamma \) 是缩放系数，\( r \) 是偏置项，\( d \) 是多项式的阶数。

在MATLAB中，你可以使用`fitcsvm`函数来训练SVM模型，并通过`kernelFunction`参数选择多项式核。例如，下面是一个简单的例子：

% 假设X是输入特征矩阵，Y是标签向量
c = 'poly'; % 使用多项式核
degree = 3; % 设置多项式的阶数，默认值为3
coef0 = 1; % 偏置项，默认值为1
gamma = 'auto'; % 自动计算γ值

% 训练SVM模型
model = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction',c,'Degree',degree,'Coef0',coef0,'KernelScale',gamma);

% 测试模型
predictedLabels = predict(model,X);