如何用matlab编写SMO算法

以下是使用MATLAB编写SMO算法的一般步骤：

1. 准备数据集：准备用于训练的数据集，包含样本数据和对应的标签。

2. 初始化：初始化SVM参数，包括惩罚系数C、容错率tol、松弛变量alpha、偏置b等。

3. 选择两个变量：使用启发式方法选择两个变量，可以使用随机选择、最大步长等方法。

4. 计算误差：计算选择的两个变量对应的误差值，用于后续的优化过程。

5. 更新松弛变量：根据误差值更新松弛变量alpha。

6. 调整alpha：根据SVM的约束条件，调整alpha的值。

7. 更新偏置：根据支持向量计算偏置b的值。

8. 判断终止条件：根据预设终止条件判断是否终止算法。

9. 重复步骤3-8，直到满足终止条件。

以下是一段MATLAB代码，可以用于SMO算法的实现：

% 准备数据集
load('ex6data1.mat');
X = X';
Y = Y';

% 初始化
C = 1; % 惩罚系数
tol = 1e-3; % 容错率
alpha = zeros(size(X,1),1); % 松弛变量
b = 0; % 偏置

% SMO算法
numChanged = 0;
examineAll = 1;
while numChanged > 0 || examineAll
    numChanged = 0;
    if examineAll
        for i = 1:size(X,1)
            [alpha, b, numChanged] = examineExample(i, X, Y, alpha, b, C, tol, numChanged);
        end
    else
        nonBound = find(alpha > 0 & alpha < C);
        for i = nonBound'
            [alpha, b, numChanged] = examineExample(i, X, Y, alpha, b, C, tol, numChanged);
        end
    end
    if examineAll == 1
        examineAll = 0;
    elseif numChanged == 0
        examineAll = 1;
    end
end

% 预测
w = (alpha.*Y)'*X;
b = median(Y-w*X');
testX = [0.5, 4; 1, 6.5];
testY = testX*w' + b;

其中，examineExample函数用于选择两个变量并执行步骤4-8。在实际应用中，可以根据具体需求修改该函数。