SVM（支持向量机）：多维数据分类的 MATLAB 仿真

SVM（支持向量机）：多维数据分类的 MATLAB 仿真

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归分析的机器学习算法。它在高维空间中构建超平面或者超平面集合，用于有效地进行数据分类。本文将详细介绍 SVM 在 MATLAB 中的仿真实现，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些 MATLAB 的工具箱。确保你已经安装了以下工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox、Optimization Toolbox 和 Curve Fitting Toolbox。

接下来，我们将使用一个示例数据集来说明 SVM 的分类能力。假设我们有一个二维数据集，其中每个样本点包含两个特征。我们的目标是根据这些特征将数据点分为两个不同的类别。

下面是一个示例数据集的 MATLAB 代码：

% 创建示例数据集
X = [1 1; 2 2