主程序如下:
clear
p_train=[0.7 0.7 0.7 1 1 1 1 0.7 0.7 1;
0.7 0.5 0.7 0.5 0.5 0.7 0.5 0.5 0.7 0.7;
0.5 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5 0.7 0.5 0.7;
0.5 0.3 0.5 0.3 0.5 0.3 0.5 0.7 0.5 0.5;
0.3 0.5 0.7 0.5 0.7 0.3 0.3 0.5 0.3 0.5;
1 1 1 0.7 1 1 0.7 0.7 1 1;
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 1 0.5 0.7 1;
0.5 0.5 0.7 0.7 0.5 1 0.7 0.5 0.7 0.7;
1 0.7 0.7 0.7 1 0.7 0.7 1 0.7 1;
0.5 0.5 0.7 0.7 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.7];
t_train=[0.3 0.7 0.5 0.7 0.1 0.3 0.5 0.5 0.7 0.5;
0.7 0.5 1 0.7 1 1 0.7 0.7 1 1;
1 0.7 0.7 0.7 0.7 1 0.7 0.5 0.7 1;
0.7 0.5 0.7 0.7 0.5 0.7 0.5 0.7 0.7 0.7
];
p_test=[0.7 0.5;
0.5 0.7;
0.7 0.7;
0.7 0.5;
0.3 0.5;
0.7 1;
0.7 0.7;
0.7 0.5;
1 0.5;
0.7 0.5
];
t_test=[0.3 0.3;
0.7 1;
1 0.5;
0.5 0.5];
%p_trai

该博客展示了如何在MATLAB中使用svmtrain进行多标签数据的训练。通过调整c和g参数找到最佳模型,并使用svmpredict进行预测。文章包含训练集和测试集的预处理、模型训练、预测及结果比较。
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