matlab里SVM调用径向基核函数代码

以下是在MATLAB中使用径向基核函数的支持向量机（SVM）示例代码：

%生成示例数据
rng(1); %设置随机数生成器的种子以获得可重复的结果
X = randn(100,2); %生成100个二维数据点
Y = sign(X(:,1).^2 + X(:,2).^2 - 0.5); %使用圆形决策边界标记这些数据点

%训练SVM
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf');

%绘制决策边界
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
h = ezplot(@(x,y)predict(SVMModel,[x,y]),[-3 3 -3 3]);
h.Color = 'r';
title('SVM with RBF Kernel');

在这段代码中，`fitcsvm` 函数用于训练SVM模型，`'KernelFunction','rbf'` 参数指定了使用径向基核函数。`ezplot` 函数用于绘制决策边界。

相关问题

matlab里SVM调用了径向基核函数后，怎么设置参数

在 Matlab 中使用径向基核函数的 SVM，需要设置两个参数：惩罚因子 C 和径向基函数的宽度 γ。

1. 惩罚因子 C：该参数控制了分类器的复杂度，C 值越大，分类器的容错率就越低，对误分类的惩罚就越大，可能会导致过拟合。反之，C 值越小，分类器的容错率就越高，对误分类的惩罚就越小，可能会导致欠拟合。可以通过交叉验证的方式来选择一个合适的 C 值。

2. 径向基函数的宽度 γ：该参数控制了径向基函数的变化速度，γ 值越大，径向基函数变化的速度就越快，可能会导致过拟合。反之，γ 值越小，径向基函数变化的速度就越慢，可能会导致欠拟合。同样，可以通过交叉验证的方式来选择一个合适的 γ 值。

在 Matlab 中，可以使用 `fitcsvm` 函数来训练 SVM 模型，并在其中设置 C 和 γ 参数。例如：

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

% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1,'KernelScale',0.5);

% 预测测试数据
newX = [min(X(:,1)):0.01:max(X(:,1))]';
newY = [min(X(:,2)):0.01:max(X(:,2))]';
[x1Grid,x2Grid] = meshgrid(newX,newY);
XGrid = [x1Grid(:),x2Grid(:)];
[~,scores] = predict(svmModel,XGrid);

% 可视化分类结果
figure;
h(1:2) = gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
h(3) = plot(X(svmModel.IsSupportVector,1),X(svmModel.IsSupportVector,2),'ko','MarkerSize',10);
contour(x1Grid,x2Grid,reshape(scores(:,2),size(x1Grid)),[0 0],'k');
legend(h,{'setosa','versicolor','Support Vectors'});
axis tight;

在上述代码中，`BoxConstraint` 参数用于设置惩罚因子 C（这里设置为 1），`KernelScale` 参数用于设置径向基函数的宽度 γ（这里设置为 0.5）。

使用fitcsvm调用径向基核函数

使用MATLAB的fitcsvm函数调用径向基核函数的示例代码如下：

% 加载数据
load fisheriris

% 提取前两个特征和类标签
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 将类标签转换为数字，1代表'versicolor'，-1代表'virginica'
Y(strcmp(Y,'versicolor')) = 1;
Y(strcmp(Y,'virginica')) = -1;

% 定义SVM模型
svm = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf');

% 绘制决策边界
h = 0.02; % 网格步幅
[x1,x2] = meshgrid(min(X(:,1)):h:max(X(:,1)),min(X(:,2)):h:max(X(:,2)));
xGrid = [x1(:),x2(:)];
[~,scores] = predict(svm,xGrid);
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
contour(x1,x2,reshape(scores(:,2),size(x1)),[0 0],'k');
title('Decision boundary with RBF kernel');
hold off;

在上面的代码中，首先我们加载了鸢尾花数据集，并提取了前两个特征和类标签。然后，我们将类标签转换为数字，其中1代表'versicolor'，-1代表'virginica'。接下来，我们使用fitcsvm函数定义了一个SVM模型，其中KernelFunction参数设置为'rbf'，即使用径向基核函数。最后，我们使用meshgrid函数创建了一个网格，用于绘制决策边界。通过调用predict函数，我们可以获得每个网格点的预测得分，并使用contour函数绘制决策边界。