Matlab 支持向量机（SVM）实现多分类

1、首先，你需要安装完成Matlab。 
2、将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到：libsvm-3.17文件夹和drtoolbox，并放到MATLAB的工具箱安装目录下， 
例如：C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下。 
3、启动Matlab。 
4、单击File菜单下的Set Path...菜单项，打开Set Path对话框。 
5、单击Add with Subfolders...命令按钮，进入C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\drtoolbox文件夹，单击确定按钮，此时Set Path对话框右边的MATLAB search path列表框中会增加3个搜索路径。 
6、重复上述操作，进入C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\libsvm-3.17文件夹，添加libsvm的11个搜索路径。 
7、单击Save按钮，然后单击Close按钮。 
8、运行：C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\libsvm-3.17下的make.m文件。然后查看\libsvm-3.17\matlab目录下是否生成了libsvmread.mexw32，libsvmwrite.mexw32，svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32这4个文件。如果是，说明libsvm的matlab已经编译成功了。 
ok.setup success!

libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件下载地址：http://download.csdn.net/detail/bingecuilab/8633397资源分1。评论资源后返还积分、

SVM实现分类的Matlab源码：http://www.eyesourcecode.com/thread-46124-1-1.html

时间： 2024-11-03 03:42:04

Matlab 支持向量机（SVM）实现多分类的相关文章

吴裕雄 python 机器学习——支持向量机SVM非线性分类SVC模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo

机器学习第7周-炼数成金-支持向量机SVM

支持向量机SVM 原创性(非组合)的具有明显直观几何意义的分类算法,具有较高的准确率源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作(1971年),第一篇有关论文由Boser.Guyon.Vapnik发表在1992年(参考文档见韩家炜书9.10节)思想直观,但细节异常复杂,内容涉及凸分析算法,核函数,神经网络等高深的领域,几乎可以写成单独的大部头与著.大部分非与业人士会觉得难以理解.某名人评论:SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法 思路 简单情况,线性可分,把问题转化为一个

关于支持向量机(SVM)一些不得不说的话

做为一种监督学习模型,支持向量机(Supprot Vector Machine)在机器学习领域内很重要.首先,SVM用来干什么?一句话将,就是分类(Classification).比较简单的分类,比如线性分类.Logistic 回归等等,得到的分类结果未必是最优的.而SVM则旨在找到一个最优的分类器.从这个目的出发,SVM提出了Soft Margin,Support Vector等等看似很直观的概念. 对支持向量机的介绍,往往从线性模型开始讲起.如果想对这个部分有一个了解,有两个英文的资料绝对值

支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）

简介: 1.在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题.这个最优化问题被称作原问题.我们不会直接解它,而是把它转化为对偶问题进行解决. 2.为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点.即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点. 3.约束条件可以分成不等式约束条件和等式约束条件,只有等式约束条件的问题我们在高等数学课

支持向量机(SVM)（五）-- SMO算法详解

一.我们先回顾下SVM问题. A.线性可分问题 1.SVM基本原理: SVM使用一种非线性映射,把原训练            数据映射到较高的维.在新的维上,搜索最佳分离超平面,两个类的数据总可以被超平面分开. 2.问题的提出: 3.如何选取最优的划分直线f(x)呢? 4.求解:凸二次规划 建立拉格朗日函数: 求偏导数: B.线性不可分问题 1.核函数 如下图:横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类,两边的黑色部分里的点定为负类. 设: g(x)转化为f(y)=<a,y> g(x)=

第八篇：支持向量机 (SVM)

前言 本文讲解如何使用R语言中e1071包中的SVM函数进行分类操作,并以一个关于鸢尾花分类的实例演示具体分类步骤. 分析总体流程 1. 载入并了解数据集:2. 对数据集进行训练并生成模型:3. 在此模型之上调用测试数据集进行分类测试:4. 查看分类结果:5. 进行各种参数的调试并重复2-4直至分类的结果让人满意为止. 参数调整策略 综合来说,主要有以下四个方面需要调整: 1. 选择合适的核函数:2. 调整误分点容忍度参数cost:3. 调整各核函数的参数:4. 调整各样本的权重. 其中,对于特

机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一）

最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课,学习了支持向量机,再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识. 一.什么是支持向量机(SVM)? 1.支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.支持向量机属于一般化线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. 2.支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个

opencv 支持向量机SVM分类器

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即,在更高维的空间表达原始模式.通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔.如下图所示: 空心点和

【转载】支持向量机SVM（一）

支持向量机SVM(一) [转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概念.这次斯坦福提供的学习材料,让我重新学习了一些SVM知识.我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发,然后引出SVM什么的,还有些资料上来就讲分类超平面什么的.这份材料从前几节讲的

【转载】支持向量机SVM（二）

支持向量机SVM(二) [转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/jerrylead 6 拉格朗日对偶(Lagrange duality) 先抛开上面的二次规划问题,先来看看存在等式约束的极值问题求法,比如下面的最优化问题: 目标函数是f(w),下面是等式约束.通常解法是引入拉格朗日算子,这里使用来表示算子,得到拉格朗日公式为 L是等式约束的个数. 然后分别对w和求偏导,使得偏导数等于0,然后解出w和.至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值,原因是f(w)的dw变化方向受其