svm分类器matlab数据处理
时间: 2023-10-28 17:05:29 浏览: 61
SVM是一种常用的分类器,在MATLAB中可以使用SVM函数进行数据处理。在使用SVM进行数据分类时,一般需要进行以下几个步骤:
1. 准备训练数据和测试数据。训练数据包括特征向量和相应的类别标签,而测试数据只包括特征向量。
2. 使用svmtrain函数训练分类模型。在训练过程中,可以选择不同的核函数(如rbf、quadratic、polynomial等)进行试验,并观察分类结果。
3. 使用svmclassify函数对测试数据进行分类。分类结果可以通过参数Showplot来可视化显示。
以下是一个示例的MATLAB代码,用于SVM分类器的数据处理:
```matlab
function [classification] = SVM_NL(train, test)
% 训练数据
train = [5 5;6 4;5 6;5 4;4 5;8 5;8 8;4 5;5 7;7 8;1 2;1 4;4 2;5 1.5;7 3;10 4;4 9;2 8;8 9;8 10];
% 训练数据分类情况
group = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2];
% 测试数据
test = [6 6;5.5 5.5;7 6;12 14;7 11;2 2;9 9;8 2;2 6;5 10;4 7;7 4];
% 训练分类模型
svmModel = svmtrain(train, group, 'kernel_function', 'rbf', 'showplot', true);
% 进行分类
classification = svmclassify(svmModel, test, 'Showplot', true);
end
```
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SVM分类器(matlab)](https://blog.csdn.net/weixin_42296976/article/details/81160137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [SVM 用于将数据分类为两分类或多分类(Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/128083683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]