SVM二分类matlab
时间: 2023-12-09 11:36:44 浏览: 37
以下是使用SVM进行二分类的Matlab代码示例:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);
y = (strcmp('versicolor',species(51:end)));
% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X,y);
% 预测新数据
newX = [5 1.45];
[label,score] = predict(SVMModel,newX);
disp(label); % 输出:1
% 绘制决策边界
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),y);
hold on;
ezpolar(@(x)1);
title('SVM二分类决策边界');
```
上述代码中,我们使用了鸢尾花数据集中的两个特征作为输入变量,将鸢尾花的类别分为两类:versicolor和其他。我们使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM模型,并使用`predict`函数对新数据进行预测。最后,我们使用`ezpolar`函数绘制了决策边界。
相关问题
hog和svm二分类matlab
在MATLAB中进行HOG(方向梯度直方图)和SVM(支持向量机)的图像二分类可以使用libsvm工具箱。该工具箱可以用于训练和测试图像的分类器,对正负样本集图片进行二分类。首先,需要安装libsvm工具箱,并将其添加到MATLAB的路径中。然后,可以使用MATLAB的函数和命令来加载图像数据集,并提取图像的HOG特征。接下来,可以使用libsvm工具箱中的函数来训练SVM分类器,将HOG特征作为输入,并将正负样本标签作为目标输出。最后,可以使用训练好的SVM分类器来对新的图像进行分类。这个过程需要使用MATLAB编写相应的代码来实现。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hog+svm图像二分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42569571/10916351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
matlab实现svm二分类
要在MATLAB中实现SVM二分类,可以使用内置的`fitcsvm`函数。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备训练数据
X = [1 1; 1 2; 2 1; 2 2; 3 3; 4 4];
Y = [-1 -1 -1 1 1 1];
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, Y);
% 准备测试数据
XTest = [1.5 1.5; 3 2.5];
% 预测测试数据的标签
YTest = predict(svmModel, XTest);
```
在上述示例中,训练数据`X`是一个6x2的矩阵,每一行代表一个样本的特征向量;`Y`是对应的标签向量,-1表示负类,1表示正类。我们使用`fitcsvm`函数来训练SVM模型,并将结果存储在`svmModel`变量中。
接下来,我们准备了两个测试样本`XTest`,并使用训练好的模型对其进行预测,预测结果存储在`YTest`中。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。