matlab自带的svm函数

Matlab自带的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）函数是`fitcsvm`。`fitcsvm`函数可以用于训练二分类SVM模型。

以下是`fitcsvm`函数的基本用法示例：

% 创建一个二分类问题的示例数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = (strcmp(species,'versicolor'));

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X,Y);

% 预测新样本的标签
newX = [4.9, 2.5];
predictedLabel = predict(svmModel, newX);
disp(predictedLabel);

在这个示例中，我们使用了Iris数据集中的花萼长度和花萼宽度作为特征，将'versicolor'类别作为正类，其他类别作为负类。`fitcsvm`函数将数据集`X`和标签`Y`作为输入，训练出一个SVM模型`svmModel`。然后，我们使用模型对新样本`newX`进行预测，得到预测的标签。

你可以根据自己的数据和需求，参考上述示例来使用`fitcsvm`函数。希望对你有帮助！

相关问题

matlab SVM函数

MATLAB的SVM函数是一种用于支持向量机（Support Vector Machine）分类的函数。它具有以下特点：
1. MATLAB自带的SVM函数仅支持分类问题，不支持回归问题。而libsvm工具箱支持分类和回归问题。
2. MATLAB自带的SVM函数仅支持二分类问题，不支持多分类问题，而libsvm默认采用一对一法支持多分类。
3. 在MATLAB中，SVM函数的最优化问题解决算法有三种选择：经典二次规划算法（Quadratic Programming）、序列最小最优化算法(SMO)、最小二乘法（Least-Square）。

参考文献：
引用
引用

matlab自带的 svm 散点图

Matlab自带的SVM散点图可以通过使用plot函数和svmtrain/svmclassify函数来绘制。具体步骤如下：

1.加载数据并将其分为训练集和测试集。
例如：
load fisheriris
inds = ~strcmp(species,'setosa');
X = meas(inds,:);
y = species(inds,:);
y = nominal(y);
N = size(X,1); %观测值数
idx = randperm(N);
trainingSize = floor(N/2);
Xtrain = X(idx(1:trainingSize),:);
Xtest = X(idx(trainingSize+1:end),:);
ytrain = y(idx(1:trainingSize));
ytest = y(idx(trainingSize+1:end));

2.训练SVM分类器
例如：
SVM = svmtrain(Xtrain,ytrain);
SVMstruct = svmtrain(Xtrain,ytrain,'ShowPlot',true);

3.使用测试集测试分类器
例如：
group = svmclassify(SVM,Xtest);

4.使用plot函数绘制散点图
例如：
gscatter(X(:,1),X(:,2),species,'rgb','osd');
hold on;
plot(X(:,1),X(:,2),'k.');
plot(SVM.SupportVectors(:,1),SVM.SupportVectors(:,2),'ko','MarkerSize',10);
legend('setosa','versicolor','virginica','Observations','Support Vector');
hold off;