基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真,通过程序产生随机的二维数据,然后通过SVM对数据进行分类,SVM通过编程实现,不使用MATLAB自带的工具箱函数。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

复制代码
 % 生成随机数据点
X1 = [10*rand(100,2)];
Y1 = ones(length(X1),1);
% 移动并复制数据点,生成第二组
X2 = [X1(:,1)+6,X1(:,2)+6];
Y2 = 0*ones(length(X2),1);
X  = [X1;X2];% 合并两组点为最终数据集
y  = [Y1;Y2];% 合并两组标签

% 设置惩罚参数C的两种情况
C      = [1,100];
% 使用SVM训练模型,线性核函数,设置容差和最大迭代次数
model1 = svmTrain(X,y,C(1),@linearKernel,1e-4,50);
model2 = svmTrain(X,y,C(2),@linearKernel,1e-4,50);

% 获取模型参数w和b,绘制决策边界
w   = model1.w;
b   = model1.b;
xp1 = linspace(min(X(:,1)), 1.0*max(X(:,1)), 100); % 生成x轴绘图范围的等间距点
yp1 = -(w(1)*xp1 + b)/w(2); % 根据w和b计算对应的y值,绘制直线

w   = model2.w;
b   = model2.b;
xp2 = linspace(min(X(:,1)), 1.0*max(X(:,1)), 100);
yp2 = -(w(1)*xp2 + b)/w(2);


figure 
pos = find(y == 1); neg = find(y == 0);
plot(X(pos, 1), X(pos, 2), 'ks', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 8)
hold on;
plot(X(neg, 1), X(neg, 2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'g', 'MarkerSize', 8)
hold off;


hold on;
plot(xp1, yp1, 'linewidth', 2); 
hold on;
plot(xp2, yp2, 'linewidth', 2); 




legend('positivo', 'negativo', 'C=1', 'C=10');
title('SVM分类结果');
59

4.本算法原理

支持向量机(SVM, Support Vector Machine)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。在分类任务中,线性核函数的SVM通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类,这个超平面尽可能地最大化不同类别之间的间隔。

3. 分类决策规则

5.完整程序

VVV

相关推荐
HenrySmale3 天前
05 回归问题和分类问题
分类·数据挖掘·回归
✎﹏赤子·墨筱晗♪3 天前
深入浅出LVS负载均衡群集:原理、分类与NAT模式实战部署
分类·负载均衡·lvs
tyatyatya3 天前
MATLAB中进行视觉检测入门教程
开发语言·matlab·视觉检测
victory04313 天前
wav2vec微调进行疾病语音分类任务
人工智能·分类·数据挖掘
xchenhao4 天前
Scikit-Learn 对糖尿病数据集(回归任务)进行全面分析
python·机器学习·回归·数据集·scikit-learn·特征·svm
大霸王龙4 天前
基于vLLM与YOLO的智能图像分类系统
yolo·分类·数据挖掘
2zcode4 天前
基于Matlab可见光通信系统中OOK调制的误码率性能建模与分析
算法·matlab·php
Lululaurel4 天前
机器学习系统框架:核心分类、算法与应用全景解析
人工智能·算法·机器学习·ai·分类
听情歌落俗4 天前
MATLAB3-1变量-台大郭彦甫
开发语言·笔记·算法·matlab·矩阵
月岛雫-4 天前
“单标签/多标签” vs “二分类/多分类”
人工智能·分类·数据挖掘