svm如何得到支持向量 matlab
时间: 2023-11-02 10:16:10 浏览: 41
在MATLAB中使用SVM训练模型时,可以使用fitcsvm函数或fitcecoc函数。训练完成后,可以使用supportVectors属性来获取支持向量。
例如,使用fitcsvm函数训练SVM模型:
```matlab
% 导入数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear');
% 获取支持向量
supportVectors = svmModel.SupportVectors;
```
在上述代码中,使用fisheriris数据集中的第3和第4列作为样本特征,第5列作为类别标签。使用fitcsvm函数训练SVM模型,并指定核函数为线性核。训练完成后,使用svmModel.SupportVectors属性获取支持向量。
相关问题
svm支持向量机matlab实例
Sure, 我可以为您提供一些SVM支持向量机Matlab实例。在Matlab中,有许多支持向量机工具箱可以使用,其中一些包括:
1. svmtrain和svmpredict函数:可以使用这些函数进行支持向量机培训和预测。这两个函数均可在Matlab的statistical和machine learning toolbox中找到。
2. fitcsvm函数:这个函数也是一个支持向量机的实现,可以在统计和机器学习工具箱中找到。它比 svmtrain 和 svmpredict 函数更加灵活,可以使用不同的内核函数和其他选项。
3. 还有其他一些SVM实现,比如libsvm和Svmtoolbox等,这些工具箱也可以帮助你使用SVM进行分类和回归。
以上是一些Matlab中支持向量机的实现方式,希望对您有所帮助。
svm支持向量机matlab代码
以下是一个简单的SVM支持向量机Matlab代码示例:
```matlab
% 加载训练数据和标签
load('traindata.mat');
load('trainlabel.mat');
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(traindata, trainlabel, 'KernelFunction', 'linear');
% 加载测试数据和标签
load('testdata.mat');
load('testlabel.mat');
% 使用SVM模型进行预测
predictedLabels = predict(svmModel, testdata);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testlabel) / length(testlabel);
fprintf('分类准确率为:%f\n', accuracy);
```
其中,traindata、trainlabel、testdata和testlabel分别是训练数据、训练标签、测试数据和测试标签的矩阵变量。fitcsvm函数用于训练SVM模型,predict函数用于进行预测,sum函数用于计算正确预测的个数,length函数用于计算测试标签的长度。最后输出分类准确率。