matlab中svm分类器训练模型导出使用

哦，这个问题很简单。在MATLAB中，您可以使用libsvm库来训练支持向量机分类器，并生成一个训练好的模型。然后，您可以将这个模型导出，以便在其他应用程序中使用它进行分类。为了导出训练好的模型，您可以使用MATLAB中的函数"svmtrain"和"svmclassify"。这些函数将帮助您训练和测试支持向量机分离器，然后保存模型到文件中。希望这个回答对你有所帮助。

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matlab中svm分类器训练模型怎么导出使用，详细讲一下

您可以使用 Matlab 中的 save 函数将训练好的 SVM 分类器模型保存为文件。例如，您可以使用以下代码将 SVM 模型保存为名为 'svm_model.mat' 的文件：

% 假设您的 SVM 模型为 svm_classifier
save('svm_model.mat', 'svm_classifier');

然后，您可以使用 load 函数将模型导入到您的代码中，并使用 predict 函数对新数据进行分类。例如，您可以使用以下代码加载模型并对新数据进行分类：

% 加载 SVM 模型文件
load('svm_model.mat', 'svm_classifier');
% 假设您有一个数据矩阵 X，它的每一行表示一个样本
% 假设您希望对这些样本进行分类，并将结果存储在一个向量 y 中
y = predict(svm_classifier, X);

这样，您就可以使用您训练好的 SVM 模型对新数据进行分类了。希望这些信息对您有所帮助！

matlab中svm分类器训练模型的ROS图每个点的坐标怎么导出？具体一点

，我想要导出每个点在图中的横坐标和纵坐标。

对于你的问题，你可以使用MATLAB中的plot函数将点绘制在图形界面中，然后使用get函数获取每个点的横坐标和纵坐标信息，并将其导出到Excel等表格软件中进行进一步处理。以下是部分代码示例：

% 假设你已经训练好SVM分类器，并将数据点绘制在一张名为"svm_plot"的图中
figure('Name', 'SVM Plot');
...
% 导出每个点的坐标信息到Excel
x_data = get(gca, 'XData');
y_data = get(gca, 'YData');
% 将坐标信息保存为Excel文件
xlswrite('svm_coordinates.xlsx', [x_data' y_data'], 'Sheet1');