基于支持向量机的数据分类预测（附带MATLAB代码）

基于支持向量机的数据分类预测（附带MATLAB代码）

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据分类和回归问题。它通过找到一个最优的超平面来实现数据的分类，并且具有良好的泛化能力。在本文中，我们将介绍如何使用支持向量机算法进行数据分类预测，并提供相应的MATLAB代码实现。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含一组已经标记好的样本，其中每个样本都有一组特征和对应的类别标签。在本示例中，我们将使用一个简单的二维数据集，其中包含两个类别（正类和负类）。

下面是一个示例数据集的MATLAB代码：

% 正类样本
positive_samples = [1, 2; 2, 3;