matlab使用支持向量机识别多种故障的代码
时间: 2023-10-05 08:07:20 浏览: 40
这里是一个使用支持向量机(SVM)识别多种故障的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 加载数据
load('fault_data.mat');
% 将数据分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[train_data, test_data] = split_data(fault_data, train_ratio);
% 定义 SVM 参数
svm_params.kernel_function = 'rbf';
svm_params.show_plots = true;
svm_params.plot_title = 'SVM Confusion Matrix';
% 训练 SVM 模型
svm_model = svm_train(train_data, svm_params);
% 使用测试集评估 SVM 模型
[test_labels, test_scores] = svm_predict(test_data, svm_model);
% 绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(test_data.labels, test_labels);
```
在这个示例中,我们首先加载包含故障数据的 `fault_data.mat` 文件。然后,我们将数据分成训练集和测试集,并定义了一个包含 SVM 参数的结构体 `svm_params`。接下来,我们使用训练集训练 SVM 模型,并使用测试集评估模型的性能。最后,我们绘制一个混淆矩阵来显示模型的分类性能。
需要注意的是,这个示例是一个简单的框架,你需要根据你的具体问题调整数据处理、SVM 参数和模型评估方法。