clear clc close all; load fisheriris.mat X=meas(:,3:4); y=categorical(species); classifier=fitcsvm(X,y,'KernelFunction','linear')

这是一个使用线性核的支持向量机分类器的示例代码，用于对鸢尾花数据集的前两个特征进行分类。categorical() 函数将鸢尾花的种类转换为分类数据类型。fitcsvm() 函数用于训练支持向量机分类器。请注意，在这个示例中，我们只使用了部分数据来训练分类器，因为我们只使用了第三个和第四个特征来训练分类器。如果您需要使用所有特征，您可以将X设置为meas，即X=meas。

相关问题

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

这是因为在上面的代码中，Y_train 还未被定义。你可以按照下面的代码进行修改：

clc
clear
load fisheriris;

X = meas(:,3:4);
Y = species;

cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 

Y_train = grp2idx(Y(cv.training));
Y_test = grp2idx(Y(cv.test));

X_train = X(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);

svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train);
Y_pred = predict(svm_model,X_test);

accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);

这样就可以顺利运行了。

clc clear close all; load data5.mat t= 14:-1:1; booking_count=data5(:,1)'; a=polyfit(t,log(booking_count),3); y1=exp(a(2))*exp(a(1)*t); % 用exp是要将ln转化回去 plot(t,booking_count,'*') hold on plot(t,y1,'k') legend('原曲线','拟合后的曲线'); k=booking_count-y1 err=sum(abs(booking_count-y1))/15;%误差 err1=k'; e=k*err1;%精度 %误差大，精度低 注释这段代码，并改写这段代码要求可以进行预测

以下是经过注释的代码，并进行了改写以进行预测：

clc
clear
close all;

load data5.mat
t = 14:-1:1;
booking_count = data5(:,1)';

% 使用多项式拟合
a = polyfit(t, log(booking_count), 3);
y1 = exp(a(2)) * exp(a(1) * t); % 用exp是要将ln转化回去

plot(t, booking_count, '*', 'LineWidth', 2)
hold on
plot(t, y1, 'k', 'LineWidth', 2)
legend('原曲线', '拟合后的曲线');
xlabel('时间');
ylabel('预定人数');
title('预定人数拟合');
grid on;

% 预测未来的预定人数
predict_t = 15:20; % 预测未来6个时间点
predict_y = exp(a(2)) * exp(a(1) * predict_t); % 使用拟合参数进行预测

disp('未来6个时间点的预定人数预测结果:');
disp(predict_y);

在这个改写后的代码中，我们首先加载了名为data5.mat的数据文件，其中包含了原始的预定人数数据。然后使用多项式拟合方法，通过拟合出的参数进行曲线拟合。接下来，绘制了原始曲线和拟合后的曲线的图表，并添加了图例和坐标轴标签。最后，使用拟合参数对未来6个时间点的预定人数进行了预测，并显示了预测结果。

请注意，这段代码使用了多项式拟合方法，预测的精度可能会受到拟合模型的限制。对于更高精度的预测，可以考虑使用其他更复杂的模型或方法进行建模和预测。