数据挖掘－MATLAB下svm小例子

Matlab SVM 分类实战

最新推荐文章于 2022-06-13 08:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2022-06-13 08:30:00 发布 · 1.3k 阅读

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本文演示了如何使用Matlab进行支持向量机(SVM)的二分类任务，包括定义训练集、测试集，调用svmtrain和svmclassify函数完成模型训练及预测，并展示了预测结果的可视化。

>> traindata = [0 1; -1 0; 2 2; 3 3; -2 -1;-4.5 -4; 2 -1; -1 -3]; 
>> %定义训练jiji集
>> group = [1 1 -1 -1 1 1 -1 -1];
>> %定义2类，这里只能2类，因为基础的svm就是2分类的
>> testdata = [5 2;3 1;-4 -3];  
>> %定义测试集
>> svm_struct = svmtrain(traindata,group,'Showplot',true);
>> Group = svmclassify(svm_struct,testdata,'Showplot',true);
>> hold on;
>> plot(testdata(:,1),testdata(:,2),'ro','MarkerSize',12);
>> hold off
>>

注意：这里matlab不能安装libsvm包，如果安装svmtrain函数会有问题。