SVM 自定义kernel的一个简单的code 例子

最新推荐文章于 2021-08-26 17:35:58 发布

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分类专栏：数学 Matlab 基本知识乐在科研中

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本文介绍了一种基于核函数的支持向量机(SVM)参数调优的方法。通过使用指数衰减策略来调整核函数的宽度参数r，并利用训练集和测试集评估不同参数配置下模型的准确率，从而找到最优的参数组合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

function [ result_pre, result_r, max_result ] = kernel_SVM( train_data,test_data,train_label, test_label)
%train_data : m*m train-train kernel matrix
% test_data n*m test-train kernel matrix
% train_label m*1 train label
% test_label n*1 test label

r=1e-10;
for i=1:50
train_data_exp =exp(-r*train_data);
test_data_exp =exp(-r*test_data);
train_data_exp = [(1:size(index_train,2))', train_data_exp];
test_data_exp = [(1:size(index_test,2))', test_data_exp];
model_precomputed = svmtrain(train_label, train_data_exp, '-s 1 -t 4 -n 0.02 -c 1.21 -g 1');
[predict_label_P, accuracy_P, dec_values_P] = svmpredict(test_label, test_data_exp, model_precomputed);
% if (accuracy_P(1,1)>max(result_pre))
result_pre(result_index)=accuracy_P(1,1);
result_r(result_index)=r;
result_index=result_index+1;
% end
r=r*sqrt(10);
end
max_result = max(result_pre);

end