使用MATLAB寻找最佳SVM参数c和g

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归分析等领域。在使用SVM进行分类任务时，选择合适的参数c和g对模型的性能影响非常大。本文将介绍如何使用MATLAB寻找最佳的SVM参数c和g。

SVM的核心思想是将数据映射到高维特征空间，并在该空间中寻找一个最优超平面，使得不同类别的样本点能够被最大程度地分开。在实际应用中，我们通常使用高斯核函数（Gaussian Kernel）来进行数据映射，该核函数具有一组参数c和g。参数c控制了对误分类样本的惩罚程度，参数g控制了高斯核函数的宽度。

首先，我们需要准备训练数据和标签。假设我们有一个训练集X和对应的标签y，其中X是一个m×n的矩阵，m表示样本数，n表示特征数；y是一个m×1的向量，表示每个样本的标签。

% 准备训练数据和标签
load('train_data.mat');  % 导入训练数据和标签

接下来，我们使用MATLAB中的GridSearch函数来寻找最佳参数c和g。Gr