matlab编出来的svm的代码
时间: 2023-12-08 22:04:31 浏览: 15
以下是一个简单的 MATLAB SVM(支持向量机)分类器的示例代码:
```
% 加载数据
load fisheriris
x = meas(:,1:2);
y = species;
% 将类别编码为数字
y = grp2idx(y);
% 拆分数据为训练集和测试集
cv = cvpartition(y,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(x(~idx,:),y(~idx));
% 进行预测
pred = predict(svmModel,x(idx,:));
% 计算分类准确率
accuracy = sum(pred == y(idx))/length(pred);
```
该代码使用了 iris 数据集,将其前两个特征值作为输入数据(x),并将类别编码为数字(y)。随后,将数据拆分为训练集和测试集,使用 fitcsvm 函数训练 SVM 模型,并使用 predict 函数进行预测。最后,计算分类准确率并输出结果。
相关问题
matlab中svm代码
SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,可以用于分类和回归问题。在MATLAB中,可以使用内置的svmtrain和svmclassify函数来实现SVM。
首先,使用svmtrain函数来训练SVM模型。该函数的语法如下:
```
svmModel = svmtrain(trainingData, trainingLabels, '参数', 参数值);
```
其中,trainingData是训练数据,是一个n-by-m的矩阵,n表示样本数,m表示特征数。trainingLabels是训练数据的标签,是一个n-by-1的向量。参数可以是一个字符串,例如:
- '-t 0'表示线性内核
- '-t 1'表示多项式内核
- '-t 2'表示径向基函数(RBF)内核
接下来,使用svmclassify函数来对测试数据进行分类。该函数的语法如下:
```
predictedLabels = svmclassify(svmModel, testData);
```
其中,svmModel是训练好的SVM模型,testData是测试数据,是一个n-by-m的矩阵,n表示测试样本数,m表示特征数。predictedLabels是预测的标签,是一个n-by-1的向量。
以下是一个简单的例子:
```
% 创建训练数据和标签
trainingData = [1, 2; 3, 4; 5, 6];
trainingLabels = [1; 2; 1];
% 训练SVM模型
svmModel = svmtrain(trainingData, trainingLabels, '-t 0');
% 创建测试数据
testData = [2, 2; 4, 4];
% 对测试数据进行分类
predictedLabels = svmclassify(svmModel, testData);
disp(predictedLabels);
```
此例中,训练数据有3个样本,每个样本有2个特征。训练标签是1和2。将训练数据和标签传入svmtrain函数中,使用线性内核进行训练。然后,创建两个测试样本,并使用svmclassify函数对其进行分类。
以上是MATLAB中使用SVM的基本步骤和例子,希望能对你有所帮助。
matlab编出来的实际案例的svm的代码
以下是一个使用SVM进行二分类的MATLAB示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4); % 取第3和第4列作为特征
Y = (species == 'versicolor'); % 将'species'列中的'versicolor'标签转换为1,其余标签转换为0
% 划分训练集和测试集
rng(1); % 设置随机数种子,保证每次运行结果相同
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3); % 划分为70%的训练集和30%的测试集
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test);
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);
% 预测测试集并计算准确率
Ypred = predict(svmModel,Xtest);
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy*100),'%']);
```
以上代码将使用Fisher's iris数据集中的第3和第4列作为特征,并将`versicolor`标签转换为1,其余标签转换为0。使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集,然后使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。最后,使用`predict`函数预测测试集并计算准确率。