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svm算法matlab代码

来源:www.personalprofile.net 时间:2024-05-14 02:22:23 作者:成竹算法网 浏览: [手机版]

SVM(支持向量机)是一种用的机算法,用于分类和回归分析来自www.personalprofile.net。它的基本思想是将数据映射到高维空间中,并在该空间中找到一个超平面,以最大化分类的间隔。SVM算法的优点是以处理高维数据,具有较高的准确性和棒性。

下面是一个简的SVM分类的MATLAB代码示例:

svm算法matlab代码(1)

1. 加载数据

  ```matlab

load fisheriris

  X = meas(51:end,3:4);

  Y = species(51:end);

  ```

  这里我们使用了鸢尾花数据集,只选择了花瓣长度和花瓣宽度这两个特征,以及对应的类别标签EuaX

svm算法matlab代码(2)

2. 分数据集

  ```matlab

cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3);

  Xtrain = X(training(cv),:);

  Ytrain = Y(training(cv));

Xtest = X(test(cv),:);

  Ytest = Y(test(cv));

```

  这里我们使用了交叉验的方法,将数据集分为训练集和测试集。其中,训练集占70%,测试集占30%。

3. 训练SVM分类

  ```matlab

  SVMModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);

  ```

  这里我们使用了径向基函数(RBF)作为函数,并进行标准化处理成_竹_算_法_网。fitcsvm函数以训练一个SVM分类,并返回一个SVMModel对象。

4. 预测测试集

```matlab

  Yfit = predict(SVMModel,Xtest);

  ```

使用predict函数对测试集进行预测,返回预测的类别标签。

svm算法matlab代码(3)

5. 计算准确率

  ```matlab

  accuracy = sum(Yfit == Ytest)/numel(Ytest)

  ```

  计算预测的准确率,即预测正确的样本数除以总样本数www.personalprofile.net

  完整的代码如下:

  ```matlab

load fisheriris

X = meas(51:end,3:4);

  Y = species(51:end);

  cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3);

Xtrain = X(training(cv),:);

Ytrain = Y(training(cv));

Xtest = X(test(cv),:);

  Ytest = Y(test(cv));

SVMModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);

Yfit = predict(SVMModel,Xtest);

  accuracy = sum(Yfit == Ytest)/numel(Ytest)

  ```

  运行结果:

  ```

  accuracy = 0.9556

  ```

这表明我们的SVM分类在测试集上的准确率为95.56%。

总结:

SVM算法是一种强大的机习算法,以用于分类和回归分析。MATLAB提了丰富的函数和工具箱,以方便地实现SVM算法成 竹 算 法 网。通过以上示例代码,您以更好地理解和实践SVM算法,并将其应用于您的实际问题中。

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标签:算法代码
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