matlab中,templateSVM函数中有哪些输入参数可选
时间: 2023-06-20 22:08:11 浏览: 259
Matlab中的`templateSVM`函数是用于创建支持向量机模型的函数。它的输入参数包括:
- `X`: 训练数据的特征矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。
- `Y`: 训练数据的标签向量,每个元素代表一个样本的分类标签。
- `kernelFunction`: 核函数类型,可以是字符串类型或函数句柄。默认为'linear',即线性核函数。
- `boxConstraint`: 正则化参数,用于控制模型的复杂度。默认为1。
- `KernelScale`: 核函数的缩放参数,仅在使用高斯核函数时有效。默认自动计算。
- `Standardize`: 是否对数据进行标准化处理。默认为true。
- `solver`: 用于求解SVM的优化问题的求解器类型。可以是字符串类型或函数句柄。默认为'SMO',即序列最小优化算法。
- `CacheSize`: 用于存储内部计算的缓存大小。默认为自动计算。
- `NumPrint`: 控制迭代过程中输出信息的频率。默认为1。
除此之外,还有一些其他的可选参数,可以通过在函数调用时传递一个`Name-Value`对来进行设置。例如:
- `KernelOffset`: 核函数的偏置参数。仅在使用线性核函数时有效。
- `KKTTolerance`: 残差收敛的容忍度。
- `GradientTolerance`: 梯度收敛的容忍度。
- `DeltaGradientTolerance`: 决策函数梯度的变化容忍度。
- `BoxConstraintMethod`: 正则化参数的求解方法。可以是字符串类型或函数句柄。
- `OutlierFraction`: 异常值比例。
详细的参数说明可以参考Matlab官方文档。