svm 多分类 matlab
时间: 2023-08-09 09:00:26 浏览: 48
SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,可用于二分类和多分类问题。在Matlab中,有多种函数和库可用于实现SVM多分类。
Matlab中的SVM工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)提供了一些函数来实现SVM多分类。其中,最常用的是fitcecoc函数,它可以训练一个基于二分类器的多分类模型。fitcecoc函数使用一对一(one-vs-one)策略,对每两个类别进行训练和分类,最终合并得到整个多类别分类器。使用fitcecoc可以指定不同的内部二分类器,如线性SVM(线性核函数)或非线性SVM(高斯核函数)。
以下是一个使用fitcecoc函数实现SVM多分类的简单示例:
```matlab
% 导入数据集
load fisheriris
X = meas; % 特征矩阵
Y = species; % 类别向量
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'Holdout', 0.3);
X_train = X(training(cv), :);
Y_train = Y(training(cv));
% 训练多分类SVM模型
svmModel = fitcecoc(X_train, Y_train);
% 在测试集上进行预测
X_test = X(test(cv), :);
Y_test = Y(test(cv));
Y_pred = predict(svmModel, X_test);
% 计算预测结果准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);
% 输出准确率
disp(['准确率:', num2str(accuracy)]);
```
该示例中使用的数据集是鸢尾花数据集(Fisher Iris dataset),分别包含了4个特征(花瓣和花萼的长度和宽度)和3个类别(Setosa、Versicolor和Virginica)。我们首先导入数据集,然后将数据集划分为训练集和测试集。通过fitcecoc函数训练一个多分类SVM模型,并使用predict函数在测试集上进行预测。最后,我们计算预测结果的准确率。
在实际应用中,还可以通过调整SVM模型的参数来优化分类性能。这包括选择适当的核函数、正则化参数C和其他参数。另外,也可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能和选择最优模型。