资源简介
该文档为基于matlab的SVM算法仿真代码,包括数据构建、数据分类、分类演示。
代码片段和文件信息
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%% 输入数据
X = [-3-2.9;-2-8.4;0.58.7;-8.90.2;
2.92.1;-4.2-7.7;-0.15.2;-8.5-3.2;
-42.2;-6.7-4;-1.33.7;-0.5-9.2;
-3.46.2;-5.3-6.7;-4.13.4;-8.7-6.4;
-5.11.6;-7.1-9.7;1.95.1;-8-6.3];
Xsize = size(X1);
Xt = ones(Xsize6);
for i = 1:Xsize
Xt(i:) = [1X(i1)X(i2)X(i1)^2X(i1)*X(i2)X(i2)^2];
end
Y = [1-11-11-11-11-11-11-11-11-11-1];
Xt = Xt‘;
Yt = Y;
%% 实验
distance = zeros(101);
accuracy = zeros(101);
for cn = 1:10
% 数据选取
choice = 1:cn*2;
X = Xt(:choice);
Y = Yt(:choice);
Xsize = size(X2);
% 训练
H = (Y‘*Y).*(X‘*X);
f = -ones(Xsize1);
A = [];
b = [];
Aeq = Y;
beq = 0;
lb = zeros(Xsize1);
C = 10;
ub = C*ones(Xsize1);
a0 = zeros(Xsize1);
options = optimset;
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