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;1
;1;-
1;-1
];%各個資料點的標籤
figure;
subplot(2
,2,1
);struct1 =
svmtrain
(data,groups,
'kernel_function'
,'quadratic'
,'showplot'
,true)
;%data資料，標籤，核函式，訓練
classes1=
svmclassify
(struct1,data,
'showplot'
,true)
;%data資料分類，並顯示圖形
title
('二次核函式');
correctrate1=
sum(groups==classes1)
/6

subplot(2

,2,2
);struct2 =
svmtrain
(data,groups,
'kernel_function'
,'rbf'
,'rbf_sigma'
,0.41
,'showplot'
,true)
;classes2=
svmclassify
(struct2,data,
'showplot'
,true)
;title
('高斯徑向基核函式(核寬0.41)');
correctrate2=
sum(groups==classes2)/6
subplot(2
,2,3
);struct3 =
svmtrain
(data,groups,
'kernel_function'
,'polynomial'
,'showplot'
,true)
;classes3=
svmclassify
(struct3,data,
'showplot'
,true)
;title
('多項式核函式');
correctrate3=
sum(groups==classes3)/6
subplot(2
,2,4
);struct4 =
svmtrain
(data,groups,
'kernel_function'
,'mlp'
,'showplot'
,true)
;classes4=
svmclassify
(struct4,data,
'showplot'
,true)
;title
('多層感知機核函式');
correctrate4=
sum(groups==classes4)
/6

fprintf

('1分類精度為：%f\n'
,correctrate1)
;fprintf
('2分類精度為：%f\n'
,correctrate2)
;fprintf
('3分類精度為：%f\n'
,correctrate3)
;fprintf
('4分類精度為：%f\n'
,correctrate4)
;

1分類精度為：0.666667

2分類精度為：1.000000

3分類精度為：0.666667

4分類精度為：0.000000

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