svmmatlab代码

svmmatlab

代码

  SVM Matlab

代码

支持向量机（

SVM

）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类

和回归问题。在

Matlab

中，我们可以使用

SVM

工具箱来实现

SVM

算法。本文将介绍如何使用

SVM Matlab

代码来实现分类问题。

我们需要准备数据集。在本文中，我们将使用鸢尾花数据集作为示

例。该数据集包含

150

个样本，每个样本有

4

个特征。我们将使用

前两个特征来进行分类。

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。在本文中，我们

将使用

70%

的数据作为训练集，

30%

的数据作为测试集。我们可以

使用

Matlab

中的

crossvalind

函数来实现数据集的随机分割。

然后，我们需要选择

SVM

的核函数。在本文中，我们将使用线性

核函数。我们可以使用

Matlab

中的

fitcsvm

函数来训练

SVM

模型。

该函数需要输入训练集和一些参数，如核函数类型、正则化参数等。

在本文中，我们将使用默认参数。

训练完成后，我们可以使用

predict

函数来对测试集进行分类。该

函数需要输入测试集和训练好的

SVM

模型。最后，我们可以使用

Matlab

中的

confusionmat

函数来计算分类结果的混淆矩阵，并计算

分类准确率。