matlab支持向量机预测电机故障,关于支持向量机（SVM）的一个简单应用实例及matlab代码...

下面是一个简单的支持向量机（SVM）的应用实例，用于预测电机故障。这个实例使用matlab进行实现。

首先，我们需要准备数据。这个实例使用的数据集包含100个样本，每个样本有3个特征（即3个输入变量），并且有两个类别（好/坏）。我们将数据集分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

% 准备数据
data = load('motor_fault_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 划分训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3);
Xtrain = X(trainInd,:);
ytrain = y(trainInd,:);
Xtest = X(testInd,:);
ytest = y(testInd,:);

接下来，我们使用matlab内置的fitcsvm函数来训练一个SVM模型。这个函数支持多种不同类型的核函数，例如线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核。在这个实例中，我们使用RBF核函数。

% 训练SVM模型
svm = fitcsvm(Xtrain,ytrain,'KernelFunction','RBF');

训练完成后，我们可以使用predict函数来对测试集进行预测，并计算出模型的准确率。

% 使用SVM模型进行预测
ypred = predict(svm,Xtest);

% 计算准确率
accuracy = sum(ypred == ytest)/length(ytest);
fprintf('Accuracy: %f\n',accuracy);

最后，我们可以将模型的决策边界可视化，以便更好地理解模型是如何进行分类的。

% 绘制决策边界
figure;
svmplot(svm,Xtrain,ytrain);
hold on;
scatter(Xtest(:,1),Xtest(:,2),[],ytest);
title('SVM Decision Boundary');

完整的matlab代码如下：

% 准备数据
data = load('motor_fault_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 划分训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3);
Xtrain = X(trainInd,:);
ytrain = y(trainInd,:);
Xtest = X(testInd,:);
ytest = y(testInd,:);

% 训练SVM模型
svm = fitcsvm(Xtrain,ytrain,'KernelFunction','RBF');

% 使用SVM模型进行预测
ypred = predict(svm,Xtest);

% 计算准确率
accuracy = sum(ypred == ytest)/length(ytest);
fprintf('Accuracy: %f\n',accuracy);

% 绘制决策边界
figure;
svmplot(svm,Xtrain,ytrain);
hold on;
scatter(Xtest(:,1),Xtest(:,2),[],ytest);
title('SVM Decision Boundary');

注意，这个实例只是一个简单的SVM应用示例，实际应用中，我们需要更多的特征和更多的数据来训练一个更准确的模型。