高斯过程回归多分类 MATLAB
时间: 2023-09-03 16:09:22 浏览: 40
在 MATLAB 中,可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 fitcsvm 函数来实现高斯过程回归多分类。以下是一个示例代码:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
% 将类别转换为数字
Y = grp2idx(Y);
% 将数据划分为训练和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);
% 训练高斯过程回归多分类模型
mdl = fitcsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','ClassNames',[1,2,3]);
% 在测试集上进行预测
Ypred = predict(mdl,Xtest);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred==Ytest)/length(Ytest);
disp(['Classification accuracy: ',num2str(accuracy)])
```
在上面的代码中,我们加载了鱼类数据集,并将其划分为训练和测试集。然后,我们使用 fitcsvm 函数训练了一个高斯过程回归多分类模型,并在测试集上进行了预测。最后,我们计算了分类准确率。
请注意,我们需要将类别转换为数字,并使用 ClassNames 参数指定类别名称的顺序。我们还指定了 rbf 核函数用于高斯过程回归。