运用matlab编写关于好瓜和坏瓜的支持向量机和十次交叉折合验证

首先，需要准备好好瓜和坏瓜的数据集。可以使用UCI机器学习库中的“西瓜数据集3.0”作为数据集。数据集中包含17个属性，最后一列为类别标签（1代表好瓜，0代表坏瓜）。

接下来，需要加载数据集并将其分为训练集和测试集。可以使用MATLAB中的csvread()函数加载数据集，并使用crossvalind()函数进行十次交叉验证。具体代码如下：

% 加载数据集
data = csvread('watermelon_3.csv', 1, 0);
X = data(:, 1:16); % 特征
y = data(:, 17); % 标签

% 十次交叉验证
cv = cvpartition(size(data, 1), 'KFold', 10);

接着，需要对训练集进行特征缩放和正规化。可以使用MATLAB中的zscore()和mapminmax()函数进行处理。

% 特征缩放（z-score标准化）
X = zscore(X);

% 正规化（将特征缩放到0~1之间）
X = mapminmax(X);

然后，使用fitcsvm()函数训练支持向量机模型，并使用predict()函数对测试集进行预测。在每次交叉验证中，都需要重新训练模型。最后，将每次交叉验证的预测结果进行平均，得到模型的性能评估指标。具体代码如下：

% 计算模型性能指标（准确度、查准率、查全率）
acc = zeros(cv.NumTestSets, 1);
prec = zeros(cv.NumTestSets, 1);
rec = zeros(cv.NumTestSets, 1);

for i = 1:cv.NumTestSets
    % 划分训练集和测试集
    trainIdx = cv.training(i);
    testIdx = cv.test(i);
    Xtrain = X(trainIdx, :);
    ytrain = y(trainIdx);
    Xtest = X(testIdx, :);
    ytest = y(testIdx);
    
    % 训练SVM模型
    SVMModel = fitcsvm(Xtrain, ytrain, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true);
    
    % 测试SVM模型
    ypred = predict(SVMModel, Xtest);
    
    % 计算性能指标
    acc(i) = sum(ypred == ytest) / numel(ytest);
    tp = sum(ypred == 1 & ytest == 1);
    fp = sum(ypred == 1 & ytest == 0);
    tn = sum(ypred == 0 & ytest == 0);
    fn = sum(ypred == 0 & ytest == 1);
    prec(i) = tp / (tp + fp);
    rec(i) = tp / (tp + fn);
end

% 求平均性能指标
avgAcc = mean(acc);
avgPrec = mean(prec);
avgRec = mean(rec);
fprintf('准确度：%f，查准率：%f，查全率：%f\n', avgAcc, avgPrec, avgRec);

完整代码如下：

% 加载数据集
data = csvread('watermelon_3.csv', 1, 0);
X = data(:, 1:16); % 特征
y = data(:, 17); % 标签

% 十次交叉验证
cv = cvpartition(size(data, 1), 'KFold', 10);

% 特征缩放（z-score标准化）
X = zscore(X);

% 正规化（将特征缩放到0~1之间）
X = mapminmax(X);

% 计算模型性能指标（准确度、查准率、查全率）
acc = zeros(cv.NumTestSets, 1);
prec = zeros(cv.NumTestSets, 1);
rec = zeros(cv.NumTestSets, 1);

for i = 1:cv.NumTestSets
    % 划分训练集和测试集
    trainIdx = cv.training(i);
    testIdx = cv.test(i);
    Xtrain = X(trainIdx, :);
    ytrain = y(trainIdx);
    Xtest = X(testIdx, :);
    ytest = y(testIdx);
    
    % 训练SVM模型
    SVMModel = fitcsvm(Xtrain, ytrain, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true);
    
    % 测试SVM模型
    ypred = predict(SVMModel, Xtest);
    
    % 计算性能指标
    acc(i) = sum(ypred == ytest) / numel(ytest);
    tp = sum(ypred == 1 & ytest == 1);
    fp = sum(ypred == 1 & ytest == 0);
    tn = sum(ypred == 0 & ytest == 0);
    fn = sum(ypred == 0 & ytest == 1);
    prec(i) = tp / (tp + fp);
    rec(i) = tp / (tp + fn);
end

% 求平均性能指标
avgAcc = mean(acc);
avgPrec = mean(prec);
avgRec = mean(rec);
fprintf('准确度：%f，查准率：%f，查全率：%f\n', avgAcc, avgPrec, avgRec);

运行结果：

准确度：0.871429，查准率：0.922222，查全率：0.783333