MATLAB实现的支持向量机(SVM)代码详解

"这篇资源提供了使用MATLAB实现支持向量机(SVM)的源代码，适用于MATLAB 7.0及以上版本。代码包括了训练、分类和预测等关键功能，旨在帮助用户理解和应用SVM算法。" 支持向量机(SVM)是一种广泛应用于机器学习领域的二分类模型，它的基本思想是找到一个最优超平面，使得不同类别的样本被最大程度地分开。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，是实现SVM算法的理想平台。 在MATLAB中，SVM的训练主要通过`svmtrain`函数完成。该函数接受两个输入参数：`training`表示训练数据，`groupnames`定义了训练数据的类别归属。`svmtrain`会忽略掉`GROUP`中值为NaN或空字符串的行，因为它将这些视为缺失值。用户还可以通过`varargin`传递额外的参数，如自定义核函数。 核函数是SVM中的关键部分，它决定了数据如何从原始空间映射到高维特征空间。默认的核函数是线性核（即点积），但用户可以指定其他核函数，如 `'linear'`（线性核）、`'quadratic'`（二次核）等，或者直接提供函数句柄来实现自定义核。 训练完成后，得到的`svm_struct`结构体包含了训练得到的模型信息，可以用于后续的分类任务。分类操作通过`svmclassify`函数执行，它利用`svm_struct`中的信息对新数据进行预测。此外，`svmpredict`函数用于生成预测结果，其功能与`svmclassify`类似，但可能包含更多的统计信息。 这段代码对于理解SVM的工作原理，以及在MATLAB中实现和应用SVM有很高的参考价值。学习者可以通过这个代码了解SVM模型的构建过程，同时也可以根据实际需求调整参数，以适应不同的数据集和分类问题。对于初学者，这是一份非常实用的学习资料；对于经验丰富的开发者，它可以作为快速实现SVM分类器的基础模板。