matlab代码实现svm

资 源 简 介

matlab代码实现svm

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在MATLAB中，可以通过内置的`fitcsvm`函数轻松实现SVM模型训练与预测。

SVM的核心逻辑 SVM的核心思想是找到一个最优超平面，最大化不同类别之间的间隔。对于线性可分数据，SVM直接计算最佳分割线；而对于非线性数据，它利用核函数（如高斯核、多项式核）将数据映射到高维空间，使其可分。

MATLAB实现流程 数据准备：加载数据集并将其划分为训练集和测试集，确保数据格式符合MATLAB的输入要求。 模型训练：使用`fitcsvm`函数指定核函数类型、惩罚参数（C值）等超参数，并传入训练数据。 模型评估：在测试集上调用`predict`函数进行预测，并通过混淆矩阵或分类准确率评估性能。 可视化（可选）：对于二维数据，可利用`svmplot`或自定义代码绘制决策边界和支持向量。

扩展思路 参数调优：结合交叉验证（如`crossval`）优化核函数参数或C值，提升模型泛化能力。 多分类问题：通过`fitcecoc`函数实现“一对多”策略，扩展SVM至多类别分类。 自定义核函数：MATLAB允许用户定义核函数，以适应特定数据特征。

练习部分可包括不同数据集（如鸢尾花数据集）的分类对比，或探索核函数对非线性数据的影响，帮助深入理解SVM的灵活性。