SVM使用什么线性函数进行分类？如何将输入向量xi(实例)分配给正类或负类？

SVM使用超平面(hyperplane)进行分类，超平面是一个n维空间中的(n-1)维子空间。SVM通过构造一个分离超平面来对实例进行分类，使得不同类别之间的支持向量(离超平面最近的实例点)间隔最大化。具体来说，SVM使用线性函数f(xi) = w·xi + b进行分类，其中w是权重向量，xi是特征向量，b是偏置项，f(xi)>0时，将xi分配给正类，f(xi)<0时，将xi分配给负类。

相关问题

SVM支持向量机和线性分类的区别

SVM（Support Vector Machine）支持向量机是一种机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它与线性分类的区别在于以下几个方面：

1. 分类边界：线性分类器通过一个超平面将不同类别的数据分开，而SVM则通过找到支持向量，构建一个最优的超平面来实现分类。这个最优超平面具有最大间隔，使得边界之间的距离最大化。

2. 离群点处理：SVM对离群点具有鲁棒性，因为它主要关注支持向量，而不是所有训练数据。这使得SVM能够更好地处理噪声和异常值。

3. 核函数：SVM可以使用核函数将线性不可分的数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。这使得SVM在处理复杂数据集时具有更强的表达能力。

4. 泛化能力：由于SVM的最大间隔原则，它在处理新数据时具有较好的泛化能力。这意味着它可以更好地适应未见过的数据并进行准确的分类。

如何使用fitcecoc函数训练多类SVM分类器，并使用predict函数对测试数据进行分类。

使用fitcecoc函数训练多类SVM分类器的步骤如下：

1. 准备训练数据和标签。假设训练数据为X，标签为Y。

2. 创建SVM分类器模型。可以使用fitcecoc函数创建多类SVM分类器模型。例如：

SVMModel = fitcecoc(X,Y);

3. 训练SVM分类器模型。可以使用SVMModel训练多类SVM分类器模型。例如：

SVMModel = fitcecoc(X,Y,'CrossVal','on');

其中，'CrossVal','on'表示开启交叉验证。

4. 预测测试数据的类别。可以使用predict函数预测测试数据的类别。例如：

[label,score] = predict(SVMModel,Xtest);

其中，Xtest为测试数据，label为预测的类别，score为预测的得分。

需要注意的是，fitcecoc函数默认使用高斯核函数，如果需要使用其他核函数，可以使用'Standardize'和'KernelFunction'参数进行设置。

更多关于SVM分类器的使用方法和参数设置，可以参考MATLAB官方文档。