最近在學svm分類，找了一些資料，自己用matlab演示了一遍兩類分類問題。
matlab r2010a,自帶的svm整合了兩個函式svmtrain和svmclassify ，這兩個函式的功能使用可以檢視matlab幫助文件(help svmtrain),乙個用來訓練樣本，乙個用來測試分類
matlab**：
clear,clc
%訓練資料20 x 2,20行代表20個訓練樣本點，第一列代表橫座標，第二列縱座標
traindata = [-3 0;4 0;4 -2;3 -3;-3 -2;1 -4;-3 -4;0 1; -1 0;...
2 2; 3 3; -2 -1;-4.5 -4; 2 -1;5 -4;-2 2;-2 -3;0 2;1 -2;2 0];
%group 20 x 1, 20行代表訓練資料對應點屬於哪一類（1類，-1類）
group = [1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1]';
testdata = [3 -1;3 1;-2 1;-1 -2;2 -3;-3 -3];%測試資料
svmstruct = svmtrain(traindata,group,'showplot',true); % train
group = svmclassify(svmstruct,testdata,'showplot',true); % test
hold on;
plot(testdata(:,1),testdata(:,2),'ro','markersize',12); %mark
hold off
小黑圈圈起來的點代表支援向量，大圈圈起來的點代表測試點，未被圈起來的點代表對形成分類器不起作用的點（非支援向量）
matlab的SVM簡單的例子
svm簡單的例子，適合初學者 學習，含有精確度的表示 編譯環境為matlab x 0 1012 1 y 0 0112 1 z 111 111 其中，x,y 代表二維的資料點，z 表示相應點的型別屬性。data 1 0 0 1 2 2 1,1 0,0 1,1 x,y 構成的資料點 groups 1 1...
Yii 自帶的分頁例項
yii自帶的分頁很好用，簡單的幾行 就能把分頁搞出來，唯一惱火的是只能寫在controller中，所以有時候controller中的方法有點臃腫。廢話少說，上 上圖。一 例項 1 控制器中的 紅色的 是分頁必須的 c new cdbcriteria c order tid if status if ...
SVM輸出分類概率的matlab實現
說明 1 資料的標籤在最後一列 2 tr 訓練資料，te 測試資料 3 svm的引數說明 s svm型別 svm設定型別 預設0 0 c svc 1 v svc 2 一類svm 3 e svr 4 v svr t 核函式型別 核函式設定型別 預設2 0 線性核函式 u v 1 多項式核函式 ru v...