分类器设计之线性分类器和线性SVM（Matlab代码

分类器设计之线性分类器和线性SVM(Matlab代码 具休请参考本人博客： http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10303031

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% Liscense Notification 2013
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% Redistributions in source and binary forms with or without
% modification are totally FREE provided that you keep this keep this
% notification
%
%  Descritption: This package demonstrates how to use the logistic
%  regression for classfication of 2D data.
%  Author:  Ranch Lai （ranchlai@hotmail.com）
%  Release date: Aug 17 2013
%/
%%
clc;
clear;
close all;
%% generate random data
shift = 3;
n = 200;
m=200;
d = 2;
sigma = 1;
x = randn（dn）-shift;
y = randn（dm）*sigma+shift;
%%
%show the data
figure;
plot（x（1:）x（2:）‘rs‘）;
hold on;
plot（y（1:）y（2:）‘go‘）;
%title（‘2d training data‘）;
legend（‘Positive samples‘‘Negative samples‘）;
%%
%training..
for i=1:n
    A（i:） = [-x（:i）‘-1];
end
for i=1:m
    A（i+n:） = [y（:i）‘1];
end
c = ones（n+m1）*（-1）;
w = linprog（zeros（d+11）Ac）;
hold on;
%% visualize the classification aera
x1 = -shift-2:0.1:shift+2*sigma;
y1 = （-w（3）-w（1）*x1）/w（2）;
plot（x1y1‘-‘‘LineWidth‘2）;
legend（‘Positive samples‘‘Negative samples‘‘Linear programming‘）;
 

%% svm
H = eye（d+1）;
H（d+1d+1） = 0;
w = quadprog（Hzeros（d+11）Ac）;
hold on;
x1 = -shift-2:0.1:shift+2*sigma;
y1 = （-w（3）-w（1）*x1）/w（2）;
plot（x1y1‘g-‘‘LineWidth‘2）;
y1 = （-1-w（3）-w（1）*x1）/w（2）;
plot（x1y1‘g-‘‘LineWidth‘2）;
y1 = （1-w（3）-w（1）*x1）/w（2）;
plot（x1y1‘g-‘‘LineWidth‘2）;
legend（‘Positive samples‘‘Negative samples‘‘Linear programming‘‘Linear SVM‘）;
        
        

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2013-08-25 17:41  linear programming and svm\
     文件        1435  2013-08-25 16:03  linear programming and svm\demo_lp_svm.m
     目录           0  2013-08-25 14:40  linear programming and svm\figure\
     目录           0  2013-08-25 14:47  linear programming and svm\figure\shift=3\
     文件       12140  2013-08-25 14:47  linear programming and svm\figure\shift=3\all.png
     文件        9077  2013-08-25 14:47  linear programming and svm\figure\shift=3\data.png
     文件       10087  2013-08-25 14:47  linear programming and svm\figure\shift=3\lp.png