SVM支持向量机matlab代码运用软间隔最大化的代码还要运用对偶问题进行二分类问题

好的，以下是一个简单的SVM支持向量机的matlab代码，使用软间隔最大化和对偶问题来解决二分类问题：

% 定义数据
X = [1,2;2,3;3,3;2,1;3,2];
Y = [-1,-1,-1,1,1];

% 定义参数
C = 1;
[m,n] = size(X);
H = (Y'*Y).*X*X';
f = -ones(m,1);
A = -diag(Y);
b = zeros(m,1);
Aeq = Y';
beq = 0;
lb = zeros(m,1);
ub = C.*ones(m,1);

% 使用quadprog函数进行求解
alpha = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub);

% 获取支持向量
epsilon = 1e-6;
svIdx = find(alpha > epsilon & alpha < C-epsilon);

% 计算w和b
w = (alpha.*Y)'*X;
b = mean(Y(svIdx)' - X(svIdx,:)*w');

% 绘制决策边界
figure;
scatter(X(:,1),X(:,2),[],Y,'filled');
hold on;
x1 = linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),100);
x2 = (-w(1)*x1-b)/w(2);
plot(x1,x2,'LineWidth',2);
hold off;

运行这段代码可以得到数据的决策边界图像，其中支持向量用黑色圆圈表示。

请注意，这仅仅是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据数据的不同进行调整。