孪生支持向量机: 用Matlab实现

本文详细介绍了如何使用Matlab实现孪生支持向量机(TSVM)。从创建二分类数据集开始,通过Matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox构建TSVM模型,选用线性核函数,并展示如何进行分类预测和决策边界的可视化,帮助读者理解并应用TSVM算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

孪生支持向量机: 用Matlab实现

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种强大的机器学习算法,常用于分类和回归任务。孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TSVM)是SVM的一种扩展,用于解决二分类问题。本文将介绍如何使用Matlab实现孪生支持向量机,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备数据集。假设我们有一个二分类问题的数据集,其中包含两个特征。我们可以使用Matlab的随机数生成函数生成一个示例数据集,代码如下:

rng(1); % 设置随机数种子,保证结果可复现
n = 100; 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值