SVM分类的matlab源码

资 源 简 介

SVM分类的matlab源码

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类任务的机器学习算法，它通过寻找最优超平面来最大化不同类别之间的间隔。在MATLAB中实现SVM分类可以利用内置的`fitcsvm`函数，该函数提供了高效的训练和预测功能。

### SVM分类的实现思路 数据准备：首先需要整理训练数据，确保输入特征和标签格式正确。通常数据以矩阵形式存储，其中每一行代表一个样本，每一列对应一个特征。 模型训练：使用`fitcsvm`函数进行训练，可以调整核函数（如线性核、RBF核）、正则化参数`C`等超参数，以优化分类性能。 模型评估：训练完成后，利用`predict`函数对测试数据进行预测，并通过混淆矩阵或准确率等指标评估模型性能。 仿真实验：可以构造一组示例数据（如二维线性可分或非线性可分数据）进行仿真，可视化分类边界以直观理解SVM的工作原理。

### 数据仿真实例 假设我们有一组二维数据，包含两个类别（如正类和负类），可以使用MATLAB的随机数据生成函数模拟。通过调整核函数观察不同分类边界的影响。例如，线性核适用于线性可分数据，而RBF核能更好地处理非线性分布。

通过这种方法，可以在MATLAB中快速实现SVM分类，并进行仿真实验以验证算法的有效性。