支持向量机的方法

资 源 简 介

支持向量机的方法

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于分类检测和模式识别的监督学习算法。它的核心思想是在高维空间中构造一个最优超平面，使得不同类别的数据点能够被最大间隔分开。在MATLAB中，可以利用内置的统计和机器学习工具箱来实现SVM模型。

实现思路 数据准备：首先需要准备训练数据和测试数据。数据通常以矩阵形式存储，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。标签向量则用于指明每个样本所属的类别。 模型训练：在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。该函数允许设置核函数（如线性核、多项式核或高斯核），并调整正则化参数（如`BoxConstraint`）以优化分类性能。 分类预测：训练完成后，使用`predict`函数对新样本进行分类。输入测试数据矩阵，该函数会返回预测的类别标签。 性能评估：通过混淆矩阵（`confusionmat`）或分类准确率来评估模型的性能。

扩展应用 除了二分类问题，SVM还可以扩展至多分类任务（如One-vs-One或One-vs-All策略）和非线性分类（通过核技巧）。此外，MATLAB提供了交叉验证（`crossval`）等功能，帮助优化模型参数，提高泛化能力。