如何在MATLAB中添加SVMmatlab函数工具箱箱

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-10 03:39 标签： matlab统计工具箱函数
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matlab 支持向量机工具箱可以实现输入数据并对数据按指定的寻优方式和核函数计算出数据分类决策函数。-matlab SVM toolbox for data classification
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svm工具箱文件/
svm工具箱文件/binomial.m
svm工具箱文件/centrefig.m
svm工具箱文件/cmap.mat
svm工具箱文件/Contents.m
svm工具箱文件/Examples/
svm工具箱文件/Examples/Classification/
svm工具箱文件/Examples/Classification/iris1v23.mat
svm工具箱文件/Examples/Classification/iris2v13.mat
svm工具箱文件/Examples/Classification/iris3v12.mat
svm工具箱文件/Examples/Classification/linsep.mat
svm工具箱文件/Examples/Classification/nlinsep.mat
svm工具箱文件/Examples/Regression/
svm工具箱文件/Examples/Regression/example.mat
svm工具箱文件/Examples/Regression/sinc.mat
svm工具箱文件/Examples/Regression/titanium.mat
svm工具箱文件/newsvm.zip
svm工具箱文件/nobias.m
svm工具箱文件/Optimiser/
svm工具箱文件/Optimiser/Makefile
svm工具箱文件/Optimiser/pr_loqo.c
svm工具箱文件/Optimiser/pr_loqo.h
svm工具箱文件/Optimiser/qp.c
svm工具箱文件/Optimiser/qp.dll
svm工具箱文件/qp.dll
svm工具箱文件/README
svm工具箱文件/softmargin.m
svm工具箱文件/svc.m
svm工具箱文件/svcerror.m
svm工具箱文件/svcinfo.m
svm工具箱文件/svcoutput.m
svm工具箱文件/svcplot.m
svm工具箱文件/svdatanorm.m
svm工具箱文件/svkernel.m
svm工具箱文件/SVM工具箱使用方法.doc
svm工具箱文件/svr.m
svm工具箱文件/svrerror.m
svm工具箱文件/svroutput.m
svm工具箱文件/svrplot.m
svm工具箱文件/svtol.m
svm工具箱文件/uiclass.m
svm工具箱文件/uiclass.mat
svm工具箱文件/uiregress.m
svm工具箱文件/uiregress.mat
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(Matlab)SVM工具箱快速入手简易教程
&&matlab中的svm工具箱使用方法介绍
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matlab中SVM工具箱的使用方法
1,下載SVM工具箱:
2,安裝到matlab文件夾中
1)將下載的SVM工具箱的文件夾放在\matlab71\toolbox\下
2)打開matlab-&File-&Set Path中添加SVM工具箱的文件夾
現在,就成功的添加成功了.
可以測試一下:在matlab中輸入which svcoutput 回車,如果可以正確顯示路徑,就證明添加成功了,例如:
C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m
3,用SVM做分類的使用方法
1)在matlab中輸入必要的參數:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的測試中取的數據為:
randn('state',6);
x1 = randn(2,N)
y1 = ones(1,N);
x2 = 5+randn(2,N);
y2 = -ones(1,N);
plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
axis([-3 8 -3 8]);
title('C-SVC')
X1 = [x1,x2];
Y1 = [y1,y2];
其中,X是100*2的矩陣,Y是100*1的矩陣
ker='linear';
global p1 p2
然後,在matlab中輸入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回車之後,會顯示:
Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time:
1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
: 0.418414
: 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)
2)輸入預測函數,可以得到與預想的分類結果進行比較.
輸入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回車後得到:
predictedY =
輸入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回車
X和Y為數據,m*n:m為樣本數,n為特徵向量數
比如:取20組訓練數據X,10組有故障,10組無故障的,每個訓練數據有13個特徵參數,則m=20,n=13
Y為20*1的矩陣,其中,10組為1,10組為-1.
對於測試數據中,如果取6組測試數據,3組有故障,3組無故障的,則m=6,n=13
Y中,m=6,n=1
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如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱
我有更好的答案
您好，很高兴为您解答。先需要MATLAB SVM Toolbox，将其中的文件解压并命名为svm将文件拷到E:\matlab\toolbox打开matlab点击set path----&add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。最后在matlab的命令栏中输入which svcoutput可以查看路径E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了
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