svm分类器matlab

时间: 2023-08-17 16:07:20 浏览: 34
在Matlab中,你可以使用libsvm库来实现SVM分类器。以下是一个基本的SVM分类器示例代码: ```matlab % 加载训练数据 load('trainingData.mat'); % 假设训练数据保存在trainingData.mat文件中,其中包含训练样本X和对应的标签y % 训练SVM分类器 model = svmtrain(y, X, '-s 0 -t 0'); % 这里的参数'-s 0 -t 0'表示使用线性核函数,你可以根据需要选择不同的核函数和其他参数 % 加载测试数据 load('testData.mat'); % 假设测试数据保存在testData.mat文件中,其中包含测试样本X_test % 预测测试样本的标签 [predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(y_test, X_test, model); % 这里的参数model是训练得到的模型,y_test是测试样本的真实标签,X_test是测试样本 % 输出结果 disp(predicted_label); % 预测的标签 disp(accuracy); % 预测的准确率 disp(decision_values); % 决策值 ``` 在这个示例中,假设训练数据保存在`trainingData.mat`文件中,其中包含训练样本`X`和对应的标签`y`。测试数据保存在`testData.mat`文件中,其中包含测试样本`X_test`。首先,使用`svmtrain`函数训练SVM分类器,然后使用`svmpredict`函数预测测试样本的标签。预测结果包括预测的标签`predicted_label`,预测的准确率`accuracy`和决策值`decision_values`。你可以根据自己的数据和需求调整参数和函数使用方式。

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