在MATLAB中,使用fitcsvm函数来实现SVM分类器。 代码示例 % 拟合支持向量机分类模型svm_model=fitcsvm(X_class,y_class);% 预测类别y_pred_svm=predict(svm_model,X_class);% 计算准确率accuracy_svm=sum(y_pred_svm==y_class)/length(y_class);disp(['SVM准确率: ',num2str(accuracy_svm)]); 1. 2. ...
fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机（SVM）模型的函数。SVM是一种机器学习方法，用于解决分类和回归问题。fitcsvm函数通过将数据转换为高维空间，并寻找一个超平面来分离多类别之间的数据。这个超平面是根据分离边界中的最大距离（间隙）被选择的。fitcsvm函数的语法如下：Mdl = fitcsvm(X,Y)其中X是一个n-by-m的...
accuracy_logistic=sum(y_pred_logistic==y_class)/length(y_class);disp(['逻辑回归准确率: ',num2str(accuracy_logistic)]); 4.2 支持向量机(SVM) 支持向量机是一种强大的分类算法,适用于高维数据的分类任务。在MATLAB中,使用fitcsvm函数来实现SVM分类器。 代码示例 %拟合支持向量机分类模型 svm_model=fitcsvm...
逻辑回归常用于二分类问题,其通过Sigmoid函数将预测值映射为概率值。在MATLAB中,逻辑回归可以通过fitclogistic函数实现。 代码示例 4.2 支持向量机(SVM) 支持向量机是一种强大的分类算法,适用于高维数据的分类任务。在MATLAB中,使用fitcsvm函数来实现SVM分类器。 代码示例 4.3 决策树分类 决策树分类是另一种...
svmModel = fitcsvm(X, Y); % 预测新样本的类别 newData = [5.8, 2.7]; predictedClass = predict(svmModel, newData); disp(predictedClass); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在这个例子中,我们使用了鸢尾花数据集,其中包含了花瓣和花萼的测量值。我们训练了一个SVM模型,并使用该模型预测了...
高版本的MATLAB自带的fitcsvm只能使用支持向量机完成二分类任务,但是不能完成回归任务,需要安装另外的三方库Libsvm.libsvm可以在官方网址上下载:LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines (ntu.edu.tw)…
我目前用的MATLAB版本是R2021a,Matlab在运行SVM相关函数时,会显示“svmtrain已删除 请改用fitcsvm”,则表示高版本的Matlab已经采用fitcsvm函数替代了旧版本中svmtrain函数,则可以使用新的fitcsvm函数,添加完包libsvm后,也可以继续使用svmtrain函数。 libsvm中的svmtrain是mex文件,调用c运行,由于MEX文件执行效率高,故ma...
% 选择方差大于某一阈值的特征threshold=0.01;varThreshold=var(XTrain)>threshold;XFiltered=XTrain(:,varThreshold);% 训练模型SVMModelFiltered=fitcsvm(XFiltered,YTrain);YPredFiltered=predict(SVMModelFiltered,XTest(:,varThreshold));% 计算模型准确率filteredAccuracy=sum(YPredFiltered==YTest)/length(YTest...
逻辑回归是一种用于二分类问题的预测模型。在MATLAB中,可以使用fitglm函数来实现逻辑回归。 x = [1,2,3,4,5]; y = [0,0,1,1,1]; mdl = fitglm(x, y,'binomial'); 支持向量机(SVM)模型 支持向量机是一种基于间隔最大化的分类和回归方法。在MATLAB中,可以使用fitcsvm函数来实现SVM模型。
使用fitcsvm函数构建SVM模型。 适用于分类和回归问题,通过寻找最优超平面进行预测。 示例代码: matlab % 加载数据集 load fisheriris; X = meas; % 输入变量 Y = species; % 输出变量(转换为数值型) % 创建SVM回归模型 SVMModel = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true); 长...