MATLAB 2021a环境下纯手工实现SVM分类算法仿真

该仿真是在Matlab 2021a环境下实现的，并且在实现过程中没有使用Matlab自带的工具箱或任何第三方工具箱。整个过程包含了一个仿真操作录像，录像可以通过Windows Media Player进行播放。 SVM是一种常见的分类与回归分析方法，它通过在特征空间中寻找最优超平面以实现对数据集的分类。SVM的模型是对线性可分问题提出的，而后引入了软间隔技术和核技巧，从而能够处理非线性问题。 在提供的描述中，给出了一个SVM分类器的具体实现代码片段。这段代码是用Matlab编写的，使用了二次规划（quadprog）函数来求解SVM的最优分类超平面。在这段代码中，首先定义了变量C，它是一个软间隔参数，用来控制对违反间隔的样本的惩罚程度。变量Y代表了数据的标签，ker是一个核函数，用于处理非线性分类问题。变量H是一个通过核函数和输入数据X计算得到的核矩阵。f是一个目标函数向量，A和b是线性不等式约束，Aeq和beq是线性等式约束。lb和ub是变量的下界和上界，a0是初始解向量，options是求解器的选项设置。 该代码片段中涉及到的参数和函数意义如下： - Y: 类别标签向量，表示每个样本的类别。 - kernel(ker,X,X): 核函数，用于将原始数据映射到高维特征空间，以实现非线性分类。 - H, f: 定义了优化问题中的目标函数，此处为二次函数。 - A, b: 不等式约束条件矩阵和向量。 - Aeq, beq: 等式约束条件矩阵和向量。 - lb, ub: 变量的下界和上界，限制了决策变量的取值范围。 - a0: 初始解向量，用于优化算法的启动点。 - quadprog: MATLAB内置的二次规划求解器，用于求解SVM优化问题。 - [a,fval,eXitflag,output,lambda]: 输出变量，其中a是优化问题的解向量，fval是目标函数的最小值，eXitflag是退出标志，表示求解是否成功，output包含求解的统计信息，lambda是拉格朗日乘子。 仿真操作录像文件名为“仿真操作录像0004.avi”，可帮助理解上述代码的执行过程。此外，压缩包中还包含了两张图片文件“22.jpg”和“11.jpg”，可能是仿真过程中的结果展示或是辅助说明材料。还有一个文件名为“svm”的文件，可能包含仿真过程所需的其他代码或数据文件。" 总结来说，资源中包含了一段SVM分类算法的Matlab仿真操作录像，以及相关的代码片段和说明文件。这个资源不仅对于想了解SVM分类算法的初学者来说是一个很好的学习材料，同时也为研究者提供了一个在Matlab环境下实现SVM的参考。