Matlab安装与使用SVM工具箱教程（Vista系统适用）

"如何在Matlab中添加支持向量机SVM工具箱，适用于Vista系统" 在Matlab中添加SVM工具箱是一项关键步骤，以便利用其强大的支持向量机算法进行数据分类和回归分析。以下是详细的操作指南： 首先，你需要下载SVM工具箱。在这个案例中，你可以访问西安电子科技大学电子工程学院网站下的网页：http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm 来获取SVM通用工具箱。下载完成后，解压缩文件，并将解压得到的"SVM"文件夹复制到你的Matlab安装目录下的toolbox文件夹中，例如：C:\Program Files\MATLAB\R2009a\toolbox。 接下来，配置Matlab的搜索路径。在Matlab环境中，点击"File" -> "Set Path"，然后在弹出的对话框中添加你刚刚放置SVM工具箱的文件夹路径。确保点击"Save"保存设置。 为了验证SVM工具箱是否添加成功，可以在Matlab命令窗口中输入`which svcoutput`并回车。如果能正确显示SVM工具箱的路径，说明安装已经完成。 然而，如果你的操作系统是Vista，可能需要额外的步骤。由于Vista的用户账户控制（UAC）可能会阻止修改qp.dll文件，你需要进入控制面板的用户控制界面，取消默认的用户控制选项。这将允许Matlab修改必要的文件。 一旦SVM工具箱安装完成，你就可以开始使用它来进行支持向量机的训练和预测。以下是一个简单的示例： ```matlab N = 50; n = 2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N); % 创建第一类样本 y1 = ones(1,N); % 第一类样本标签 x2 = 5 + randn(2,N); % 创建第二类样本 y2 = -ones(1,N); % 第二类样本标签 % 绘制样本 figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.'); axis([-38 -38]); title('C-SVC'); hold on; % 合并样本和标签 X1 = [x1, x2]; Y1 = [y1, y2]; X = X1'; Y = Y1'; % 设置参数 C = Inf; % 正则化参数 ker = 'linear'; % 内核类型 global p1 p2 p1 = 3; p2 = 1; % 训练SVM模型 [ns, valpha, bias] = svc(X, Y, ker, C); % 训练支持向量机 ``` 训练完成后，`svc`函数返回支持向量的数量、支持向量的alpha值和偏置项。你可以看到执行时间和模型的状态，以及支持向量的个数和它们对应的alpha值。 进一步，你可以使用训练好的模型进行预测。例如，如果有新的样本点`newSample`，你可以输入`predict(newSample, ns, valpha, bias, ker, C)`来预测其类别。 这个过程展示了在Matlab中安装和使用SVM工具箱的基本步骤，以及如何利用该工具箱进行简单的C-SVC（分类支持向量机）训练。通过调整参数和选择不同的内核，你可以解决更复杂的数据分类问题。