如何使用fitcsvm调用线性核函数

使用fitcsvm调用线性核函数的一般语法如下：

mdl = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear')

其中，X是输入数据矩阵，Y是相应的标签向量。'KernelFunction'参数指定要使用的核函数类型，这里我们选择'linear'来表示线性核函数。fitcsvm函数将返回一个SVM分类器对象mdl。

例如，假设我们有一个数据集X，对应的标签为Y，代码如下：

load fisheriris;
X = meas(:,1:2);
Y = species;

我们可以使用fitcsvm函数调用线性核函数来训练一个SVM分类器：

mdl = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear')

训练完毕后，我们可以使用predict函数来预测新的数据点的标签：

label = predict(mdl,newdata)

其中，newdata是一个新的数据点或数据集。

相关问题

使用fitcsvm（）函数时，没有具体说明核函数类型，默认调用哪个核函数？被调用的核函数的参数和惩罚因子是根据什么设定的？

在MATLAB中，使用fitcsvm()函数时，默认情况下会调用高斯核函数（Gaussian kernel），即'RBF'。该函数还支持多种其他核函数，如线性核函数（Linear kernel）、多项式核函数（Polynomial kernel）等，可以通过指定'KernelFunction'参数来选择不同的核函数。

当调用高斯核函数时，其参数包括一个自由参数sigma（即高斯核的带宽），以及一个惩罚因子C。其中，sigma的设定可以通过指定'Sigma'参数来控制，而惩罚因子C的设定可以通过指定'BoxConstraint'参数来控制。通常，这两个参数需要通过交叉验证等方法来进行调整，以获得最佳的分类效果。

在Fitcsvm函数中，其他参数也可以被调整来优化SVM的性能。例如，'KernelScale'参数可以用于对决策函数的形状进行微调，以提高分类精度。

调用函数fitcsvm时，不对核函数名称及参数进行说明，此时SVM选用的是什么核函数？

如果在调用MATLAB中的fitcsvm函数时没有明确指定核函数的名称及参数，则该函数默认使用RBF核函数，即径向基函数核。该核函数是SVM中最常用的核函数之一，它可以有效地将非线性可分问题转化为线性可分问题，从而实现分类任务。在默认情况下，fitcsvm函数使用RBF核函数，并自动调整该核函数的参数以获得最佳的分类效果。