matlab中工具箱的使用方法

本文介绍如何在Matlab中安装并使用SVM工具箱进行分类任务。具体步骤包括下载工具箱、添加到Matlab路径及设置必要参数。通过示例展示了如何创建训练数据集并应用线性核的支持向量机进行分类。

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matlab中SVM工具箱的使用方法

1,下载SVM工具箱:http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm

2,安装到matlab文件夹中

  1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在/matlab71/toolbox/

  2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹

  现在,就成功的添加成功了.

  可以测试一下:matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:

 C:/Program Files/MATLAB71/toolbox/svm/svcoutput.m

3,SVM做分类的使用方法

  1)matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2

    我做的测试中取的数据为:

    N = 50;

    n=2*N;
    randn('state',6);
    x1 = randn(2,N)
    y1 = ones(1,N);
    x2 = 5+randn(2,N);
    y2 = -ones(1,N);

    figure;
    plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
    axis([-3 8 -3 8]);
    title('C-SVC')
    hold on;

    X1 = [x1,x2];

    Y1 = [y1,y2];  

    X=X1';

    Y=Y1';

    其中,X100*2的矩阵,Y100*1的矩阵

    C=Inf;

    ker='linear';

    global p1 p2

    p1=3;

    p2=1;

    然后,matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:

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