线性可分数据如何用SVM进行分类
时间: 2023-06-06 14:06:44 浏览: 62
线性可分数据可以使用SVM进行分类。SVM是一种基于最大间隔分类器的机器学习算法,它可以在高维空间中寻找一个最优的超平面来分割不同类别的数据点。在线性可分的情况下,SVM可以找到一个超平面完美地分割数据点,并使得两侧的间隔最大化。SVM可以使用不同的核函数来适应非线性可分的情况,例如径向基函数(RBF)、多项式函数等。
相关问题
SVM线性可分二分类 matlab代码
以下是一个简单的SVM线性可分二分类的matlab代码示例:
```matlab
% 生成数据
X1 = randn(50,2) + 1;
X2 = randn(50,2) - 1;
Y = [-ones(50,1); ones(50,1)];
X = [X1; X2];
% 训练SVM模型
svmmodel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear');
% 绘制分类边界和支持向量
figure;
h = 0.02;
[x1,x2] = meshgrid(min(X(:,1)):h:max(X(:,1)), min(X(:,2)):h:max(X(:,2)));
xgrid = [x1(:),x2(:)];
[~,scores] = predict(svmmodel,xgrid);
hold on
contour(x1,x2,reshape(scores(:,2),size(x1)),[0 0],'k');
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
scatter(svmmodel.SupportVectors(:,1),svmmodel.SupportVectors(:,2),100,'k','filled');
legend('SVM边界','类别1','类别2','支持向量');
```
这段代码首先生成了一个二分类数据集,然后使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM模型,其中`KernelFunction`参数指定为`linear`表示使用线性核函数。最后,使用`contour`函数绘制了SVM分类边界和支持向量。
SVM非线性可分二分类 matlab代码
以下是一个简单的SVM非线性可分二分类的matlab代码示例:
```matlab
% 生成数据
rng(1);
X = randn(100,2);
Y = 2*(sum(X.^2,2) < 1) - 1;
% 训练SVM模型
svmmodel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1);
% 绘制分类边界和支持向量
figure;
h = 0.02;
[x1,x2] = meshgrid(min(X(:,1)):h:max(X(:,1)), min(X(:,2)):h:max(X(:,2)));
xgrid = [x1(:),x2(:)];
[~,scores] = predict(svmmodel,xgrid);
hold on
contour(x1,x2,reshape(scores(:,2),size(x1)),[0 0],'k');
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
scatter(svmmodel.SupportVectors(:,1),svmmodel.SupportVectors(:,2),100,'k','filled');
legend('SVM边界','类别1','类别2','支持向量');
```
这段代码首先生成了一个二分类数据集,其中类别之间的边界是一个圆形。然后使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM模型,其中`KernelFunction`参数指定为`rbf`表示使用径向基函数作为核函数,`BoxConstraint`参数用于控制正则化的强度。最后,使用`contour`函数绘制了SVM分类边界和支持向量。