matlab建立支持向量机一维分类模型.现有5个一维数据x1=1,x2=2,x5=4,x4=5,x5=6,其中1,2,6 为class 1, 4,5为class 2 y1=1,y2=1,y3=1,y4=1,y5=1

以下是在 MATLAB 中建立支持向量机一维分类模型的步骤：

1.首先，将数据按照类别分组：

class1 = [1 2 6];
class2 = [4 5];

2.然后，创建一个包含所有数据点的向量x和对应的类别标签y：

x = [class1 class2];
y = [ones(1,length(class1)),-ones(1,length(class2))];

这里我们将class1的标签设置为1，class2的标签设置为-1。

3.接下来，使用fitcsvm函数来训练支持向量机模型：

svmModel = fitcsvm(x',y','KernelFunction','linear');

这里我们选择线性核函数（KernelFunction='linear'）。

4.最后，可以使用predict函数来对新数据进行分类：

newData = [3 4.5];
label = predict(svmModel,newData');

这里我们输入了两个新的数据点[3 4.5]，并使用训练好的模型svmModel对其进行分类，得到预测标签label。

完整的代码如下：

class1 = [1 2 6];
class2 = [4 5];
x = [class1 class2];
y = [ones(1,length(class1)),-ones(1,length(class2))];
svmModel = fitcsvm(x',y','KernelFunction','linear');
newData = [3 4.5];
label = predict(svmModel,newData');