金属表面缺陷分类与测量的支持向量机(SVM)算法实现

金属表面缺陷分类与测量的支持向量机(SVM)算法实现

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在金属表面缺陷分类与测量中，SVM算法也可以被应用。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现金属表面缺陷分类与测量的SVM算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要收集金属表面缺陷的数据集。数据集应包含不同类型的金属表面缺陷样本，每个样本应有相应的标签，以便于SVM进行分类。假设我们的数据集包含N个样本，每个样本有M个特征。我们可以将数据集表示为一个N×M的矩阵X，其中每一行表示一个样本的特征向量。同时，我们需要一个长度为N的向量y，用于存储每个样本的类标签。

下面是一个示例数据集的MATLAB代码：

% 示例数据集
X = [1.0, 2.0, 3.0;