SVM二分类matlab

以下是使用SVM进行二分类的Matlab代码示例：

% 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

svm三分类matlab

在MATLAB中使用SVM进行三分类可以使用一对多（one-vs-all）策略。具体步骤如下：

1. 准备数据：将训练数据和测试数据存储在矩阵X和向量y中，其中X的每一行代表一个样本，y是每个样本的标签。

2. 训练模型：使用fitcecoc函数训练一个SVM分类器。fitcecoc函数会自动将三分类问题转换为三个二分类问题，并使用一对多的策略训练多个SVM分类器。

   SVMModel = fitcecoc(X, y);

3. 预测标签：使用predict函数对测试数据进行分类预测，并将预测结果存储在向量label中。

   label = predict(SVMModel, Xtest);

完整的代码示例：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas;
y = species;

% 训练模型
SVMModel = fitcecoc(X, y);

% 预测标签
label = predict(SVMModel, X);

其中，fisheriris是MATLAB自带的鱼鳞花数据集，包含150个样本和3个类别。以上代码使用鱼鳞花数据集进行了一个简单的三分类实验。

SVM分类算法matlab

SVM（支持向量机）是一种常用的分类算法，Matlab提供了强大的支持向量机工具包，可以方便地实现SVM分类算法。以下是一个简单的示例代码，演示如何在Matlab中使用SVM分类算法：

% 准备训练数据
data = [randn(50,2)+1; randn(50,2)-1];
labels = [ones(50,1); -ones(50,1)];

% 训练SVM分类器
svmModel = fitcsvm(data, labels);

% 准备测试数据
testdata = [randn(10,2)+1; randn(10,2)-1];

% 预测测试数据的类别
predictions = predict(svmModel, testdata);

% 显示结果
figure;
gscatter([data(:,1); testdata(:,1)], [data(:,2); testdata(:,2)], [labels; predictions]);
hold on;
svmLine = plot(svmModel);
title('SVM分类结果');
legend('类别1', '类别-1', '测试数据', 'SVM边界');
hold off;

这段代码首先生成了一些二维的训练数据和对应的标签。然后使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM分类器。最后使用`predict`函数对测试数据进行分类预测，并将结果可视化。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要调整SVM的参数以达到更好的分类效果。你可以通过Matlab文档详细了解`fitcsvm`和`predict`函数的更多用法和参数设置。