matlab代码实现SVM算法

资 源 简 介

matlab代码实现SVM算法

详 情 说 明

在Matlab中实现支持向量机（SVM）算法可以帮助我们高效地完成分类任务，并直观地展示分类效果。SVM是一种强大的监督学习算法，特别适用于解决二分类问题。

实现思路 数据准备：首先需要准备训练数据，通常包括两类样本点。每类样本可以用不同的标记（如颜色或形状）区分开来。 训练SVM模型：Matlab提供了`fitcsvm`函数，可以用来训练SVM分类器。通过调整核函数（如线性核、高斯核）和正则化参数，可以优化分类性能。 预测与评估：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算分类准确率。 可视化结果：利用Matlab的绘图功能，可以直观地展示分类边界和决策区域，通常使用`svmplot`或自定义绘图函数来呈现分类效果。

扩展应用 多分类问题可以通过“一对多”（One-vs-Rest）策略扩展SVM。 适用于非线性可分数据时，可选择高斯核（RBF核）提升分类精度。 结合交叉验证（如`crossval`函数）来优化超参数，提高模型泛化能力。

图形化展示能清晰区分两类样本，帮助用户理解SVM的分类原理和实际效果。