SVM代码实现非线性分类 Matlab版

matlab生成线性、非线性、高斯分布的随机数并聚类+产生带标签的数据点(正类和负类) 1.GeneRand_Category function GeneRand_Category() %UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 Category1=[normrnd(2,1,100,2)]; %高斯分布的第一类数据集合. %normrnd产生均值为2,方差为1的随机数,100行,2列 Category2=[normrnd(10,1,100,2... 阅读详情

一、前言

        在已经实现线性分类的基础上,进一步实现非线性分类的情况。其流程与代码与上一篇博客中的线性分类实现很相似。下面先谈一下sv与bsv,这些概念在西瓜书上可以找到的。关于这里出现的公式的推倒,请参考上上一篇博客:


二、流程及实现

流程图与线性分类一样


而关于二次规划查看帮助文档即可。


还是直接上代码,注释都比较详细:

%------------主函数----------------
clear all;
close all;
C = 10;  %成本约束参数
kertype = 'rbf';  %rbf高斯核

%①------数据准备5*10方格,每个方格20个点,共1000个点
x1=[];
x3=[];
for i=0:
matlab实现SVM算法进行分类 1.实验内容 (1)掌握支持向量机(SVM)的原理,核函数类型选择以及核参数选择原则等,并用malab的SVM函数求解各类分类问题实例。 (2)熟悉基于libsvm二分类的一般流程与方法,并对"bedroom,forest"两组数据进行分类(二分类),最后对试验分类的准确率进行分析。 2.实验过程 (1)线性分类 >> sp = [3,7;6,4;4,6;7.5,6.5] ... 阅读详情

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该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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