matlab中SVM工具箱的使用方法

简介: matlab中SVM工具箱的使用方法

1,下载SVM工具箱:see.xidian.edu.cn/faculty/chz…


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\下

 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:在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,用SVM做分类的使用方法

 1)在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,X是1002的矩阵,Y是1001的矩阵
    C=Inf;
    ker='linear';
    global p1 p2
    p1=3;
    p2=1;

 

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


Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time:  1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2    : 0.418414
Margin    : 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)
nsv =
     3
alpha =
    0.0000
   0.0000
   0.0000
   0.0000
   0.0000


2)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.

输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:

 

predictedY =
     1
    1
    1
    1
    1
    1
    1
    1
    1


3)画图

输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车

image.png

补充:

X和Y为数据,m*n:m为样本数,n为特征向量数

比如:取20组训练数据X,10组有故障,10组无故障的,每个训练数据有13个特征参数,则m=20,n=13

Y为20*1的矩阵,其中,10组为1,10组为-1.

对于测试数据中,如果取6组测试数据,3组有故障,3组无故障的,则m=6,n=13

Y中,m=6,n=1


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