zqrx.net
当前位置:首页 >> mAtlAB svm多分类器 >>

mAtlAB svm多分类器

~=C break; end n1 = n1 + 1; end %n2按照最大化|E1-E2|的<= TOL break; end end %输出结果:包括原分类,辨别函数计算结果,svm,

这个是非线性svm的:1.命令函数部分:clear;%清屏 clc; X =load('data.txt'); n = length(X);%总样本数量 y = X(:,4);%类别标志 X = X(:,1:3); TOL = 0.0001;%精度要求 C = 1;%参数,对损失函数的权重 b = 0;%初始设置截距b Wold = 0;%未

我只知道台湾一个教授编了一个支持向量机的工具箱叫libsvm,你去网上可以下载下来

在MALTAB使用SVM库的方式为:SVMstruct = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','rbf');其中data是样本集,groups是组集,Kernel_Function是核函数的字符串,后面的rbf表示选择的是径向基函数(也可以自定义成其他的)一般说来你需要收集样本集和所需要分的组,然后选择一个合适的核函数,然后使用svmtrain来训练支持向量机.训练完毕后使用svmclassify分类.详细信息可以在Matlab command window输入doc SVM查看.

建议你使用 clementine这款软件 还是蛮方便的 ,里面有成型的支持向量机、、、

请问你用的是台大林智仁教授的svm工具箱么? 如果是的话,这里有一个不错的视频:《神经网络libsvm-mat-加强工具箱介绍》视频所讲内容: 附录:libsvm-mat-加强工具箱 介绍 内容简介: 1 libsvm-mat工具箱介绍 2 libsvm-mat工具箱的安装 3 libsvm-mat工具箱的基本函数介绍 4 libsvm-mat-加强工具箱介绍 5 libsvm-mat-加强工具箱辅助函数插件详细介绍与使用 6 一些关于matlab使用的小技巧(快捷键等)介绍 在1-5中会有穿插介绍,6中进行总结

最近一直在用matlab和libsvm,发现libsvm库用起来还是很方便的,就是没有模型直接保存到文件和读取模型的matlab接口(C++的接口有).由于有会用的OpenCV等C/C++库,所以数据交换比较麻烦.看了一下libsvm的svm.h、svm.cpp文件,发现有svm_save_model(),svm_load_model()等函数.于是乎用mex小做封装,写了两个matlab可以直接调用的接口.

ibsvm工具箱使用更加方便.参数调节方便.libsvm相关资料较为丰富,可构建多类分类器.Ps. 对于2类以上的分类问题,可用multiSVM作为libsvm的替代

MatLab自带的SVM一共集成了两个函数:svmtrain和svmclassify.前者用来训练一个svm分类器,即svmStruct,后者用来使用前面训练好的svmStruct分类器进行分类.

由于我现在在研究半监督学习,svmlight里包含TSVM分类,所以要使用svmlight工具箱.

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.zqrx.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com