matlab中legend 如何实现间隔一个取一个标签

您可以在legend函数中使用字符串数组或cell数组作为标签，并使用空字符串或NaN来跳过标签。例如，如果您有一个包含所有标签的cell数组labels，您可以使用以下代码来创建一个每隔一个取一个标签的图例：

plot(x1, y1, 'DisplayName', labels{1});
hold on;
for i = 2:2:length(labels)
    plot(x{i/2}, y{i/2}, 'DisplayName', labels{i});
end
legend('show', 'Location', 'best');

在上面的代码中，我们首先使用第一个标签创建一个图表，并在之后的循环中跳过每个第二个标签。在legend函数中，我们将'tag'参数设置为'show'，以便显示所有标签，并将'Location'参数设置为'best'以使图例最佳地放置。

相关问题

matlab实现支持向量机的硬间隔的全部代码

以下是MATLAB实现支持向量机的硬间隔的全部代码：

% 定义数据集和标签
X = [1,1;2,2;2,0;0,0;-1,-1;-2,-2;-2,0;0,2];
y = [1;1;1;1;-1;-1;-1;-1];

% 求解线性SVM的最优解
model = fitcsvm(X,y,'KernelFunction','linear','BoxConstraint',Inf);

% 可视化决策边界
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),y,'rb','+o');
hold on;
h = svmplot(model,X);
legend(h,'Boundary');
title('Hard Margin SVM');

% 绘制决策边界的函数
function h = svmplot(model,X)
    % 获取支持向量和对应的参数
    sv = model.SupportVectors;
    alpha = model.Alpha;
    bias = model.Bias;
    % 计算决策边界的斜率和截距
    w = sv' * (alpha .* y(model.IsSupportVector));
    b = bias;
    % 求解两个端点
    x = linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),100);
    y = (-w(1) * x - b) / w(2);
    % 绘制决策边界
    h = plot(x,y,'k--');
end

上述代码定义了一个数据集和标签，使用`fitcsvm`函数求解线性SVM的最优解，然后使用`svmplot`函数绘制决策边界。最后，使用`gscatter`函数将数据集可视化。

在这里，我们使用了线性核函数和无穷大的盒约束（box constraint）。线性核函数是指内积函数，计算两个向量的内积，相当于将两个向量映射到一个高维空间中，从而使数据在这个空间中更容易分离。无穷大的盒约束使得所有的数据点都成为支持向量，这样可以使得SVM的决策边界更加严格。

SVM支持向量机matlab代码运用软间隔的代码

以下是使用 MATLAB 实现支持向量机（SVM）的软间隔分类器的示例代码：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4); 
Y = species;

% 将标签转换为二进制类别
Y = double(strcmp(Y,'versicolor'));

% 定义软间隔支持向量机分类器
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf',...
                   'BoxConstraint',1,'ClassNames',[0,1]);

% 绘制决策边界
h = 0.02; % 网格步长
[x1Grid,x2Grid] = meshgrid(min(X(:,1)):h:max(X(:,1)),...
    min(X(:,2)):h:max(X(:,2)));
xGrid = [x1Grid(:),x2Grid(:)];
[~,scores] = predict(SVMModel,xGrid);
figure;
h(1:2) = gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,'rb','.');
hold on
contour(x1Grid,x2Grid,reshape(scores(:,2),size(x1Grid)),[0 0],'k');
title('Soft Margin SVM Decision Boundary');
legend('versicolor','not versicolor','Decision Boundary');
axis tight
hold off

在这个例子中，我们加载了 Fisher's iris 数据集的前两个特征，并将标签转换为二进制类别。我们使用了径向基函数（RBF）内核函数，并将 BoxConstraint 参数设置为 1，以生成软间隔支持向量机分类器。最后，我们使用 meshgrid 函数生成网格点，并使用 predict 函数计算每个网格点的分数。我们将分数可视化为决策边界，其中分数为 0 的点表示决策边界。