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上传时间: 2009-09-07
详细说明： 下载SVM工具箱: 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),' k.'); axis([-3 8 -3 8]); title('C-SVC') hold on; X1 = [x1,x2]; Y1 = [y1,y2]; X=X1'; Y=Y1'; 其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵 C=Inf; ker='linear'; global p1 p2 p1=3; p2=1; 然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示: Support Vector Classification _____________________________ Constructing ... Optimising ... Execution time: 1.9 seconds Status : OPTIMAL_SOLUTION |w0|^2 : 0.418414 Margin : 3.091912 Sum alpha : 0.418414 Support Vectors : 3 (3.0%) nsv = 3 alpha = 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较. 输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到: predictedY = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3)画图 输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车 补充: X和Y为数据,m*n:m为样本数,n为特征向量数 比如:取20组训练数据X,10组有故障,10组无故障的,每个训练数据有13个特征参数,则m=20,n=13 Y为20*1的矩阵,其中,10组为1,10组为-1. 对于测试数据中,如果取6组测试数据,3组有故障,3组无故障的,则m=6,n=13 Y中,m=6,n=1 ...展开收缩
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