matlab中fitcsvm函数用法代码

时间: 2023-11-10 09:05:05 浏览: 153
fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机模型的函数,以下是一个示例代码: ```matlab % 加载样本数据 load fisheriris x = meas(:,3:4); y = species; % 将标签转换为数值 y = grp2idx(y); % 随机划分训练集和测试集 cv = cvpartition(y,'HoldOut',0.3); x_train = x(cv.training,:); y_train = y(cv.training,:); x_test = x(cv.test,:); y_test = y(cv.test,:); % 训练SVM模型 svm_model = fitcsvm(x_train,y_train,'KernelFunction','linear'); % 预测测试集结果 y_pred = predict(svm_model,x_test); % 计算准确率 accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]) ``` 在这个示例代码中,我们加载了经典的鸢尾花数据集,选取了其中两个特征作为输入变量。然后,我们将标签转换为数值,并使用cvpartition函数随机划分出了训练集和测试集。之后,我们使用fitcsvm函数训练了一个线性核的SVM模型,并使用predict函数预测了测试集的结果。最后,我们计算了模型在测试集上的准确率。
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matlab中fitcsvm函数用法

fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机(SVM)分类器的函数。它可以使用不同的内核函数(如线性、多项式、径向基函数等)来训练SVM分类器,并可以通过调整参数来优化分类器的性能。该函数还可以使用交叉验证来选择最佳的参数组合。使用fitcsvm函数,可以将训练数据和标签作为输入,输出训练好的SVM分类器模型。

matlab中classify函数用法

在Matlab中,`classify`函数用于执行分类任务。下面是`classify`函数的用法和示例: 用法: ``` [label,score] = classify(sample,training,group) ``` 参数说明: - `sample`: 待分类的样本数据,可以是一个向量或矩阵。每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。 - `training`: 训练集数据,可以是一个向量或矩阵。每一行表示一个训练样本,每一列表示一个特征。 - `group`: 训练集的标签,可以是一个向量或矩阵。每个元素表示相应训练样本的类别。 返回值说明: - `label`: 分类结果,是一个向量,每个元素表示相应样本的类别。 - `score`: 分类得分,是一个矩阵,每行表示一个样本在各个类别上的得分。 示例: ``` % 生成一个二元分类问题的数据 rng(1); % 设置随机种子 N = 100; % 样本数量 X = [randn(N,2)+2; randn(N,2)-2]; % 样本特征 y = [ones(N,1); -ones(N,1)]; % 样本类别 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(length(y),'HoldOut',0.3); idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); % 训练分类器 XTrain = X(idxTrain,:); yTrain = y(idxTrain); mdl = fitcsvm(XTrain,yTrain); % 测试分类器 XTest = X(idxTest,:); yTest = y(idxTest); [label,score] = predict(mdl,XTest); % 统计分类结果 accuracy = sum(label==yTest)/length(yTest); fprintf('分类精度: %.2f%%\n',accuracy*100); ``` 这个示例中,首先生成一个二元分类问题的数据集,然后使用`fitcsvm`函数训练一个支持向量机分类器,最后使用`predict`函数对测试集进行分类,并统计分类结果。

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