SVM支持向量机matlab代码运用软间隔的代码还要有对偶问题

好的，这是一个关于 SVM 支持向量机的 Matlab 代码，使用软间隔和对偶问题：

% 假设训练数据已经加载到 X 和 Y 中，其中 X 是特征矩阵，Y 是标签向量
% C 是软间隔的惩罚因子，epsilon 是数值精度
C = 1;
epsilon = 1e-5;

% 计算核矩阵
K = X * X';
[m,n] = size(K);

% 求解对偶问题
cvx_begin
    variable alpha(m)
    maximize(sum(alpha) - 0.5 * quad_form(Y' .* alpha, K))
    subject to
        0 <= alpha
        alpha <= C
        Y' * alpha == 0
cvx_end

% 计算权重向量和截距
w = (alpha .* Y)' * X;
idx = find(alpha > epsilon & alpha < (C - epsilon));
b = mean(Y(idx) - K(idx,idx) * (alpha(idx) .* Y(idx))');

% 构建分类器
svm = struct();
svm.kernel = 'linear';
svm.w = w;
svm.b = b;

% 预测新样本
y_pred = sign(X_test * w' + b);

该代码使用 CVX 工具箱求解 SVM 的对偶问题，计算出权重向量和截距，构建分类器，并用于预测新样本。其中，C 是软间隔的惩罚因子，epsilon 是数值精度。