了解一下Matlab中的SVM工具箱的使用方法吧

haidaowang

1,下载SVM工具箱:http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm

2,安装到matlab文件夹中

  1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下

  2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹

  现在,就成功的添加成功了.

  可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:

C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m

3,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;
% D" k% o3 V9 \* @! l9 o    randn('state',6);
    x1 = randn(2,N)
. X" g. \* f1 |, p# f" v! n9 B    y1 = ones(1,N);
+ I) a0 ~  t+ f    x2 = 5+randn(2,N);
    y2 = -ones(1,N);

    figure;
  `1 p# D5 o- b5 J    plot(x1(1,: ),x1(2,: ),'bx',x2(1,: ),x2(2,: ),'k.');
    axis([-3 8 -3 8]);
    title('C-SVC')
6 F4 ^+ E7 _( v  D; p    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:

2 j- c  I  g4 a5 d4 j

Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
5 C) q* j% G# i: U# F) ^  W- n. VOptimising ...
' v: X" }: `  k, o: [/ {5 |  KExecution time:  1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
  y$ ?& \, V6 k1 x7 k) ~|w0|^2    : 0.418414
/ B8 u1 @) M( X$ sMargin    : 3.091912
. ~7 T# _% g( Q1 S1 Y) F2 ~8 z8 HSum alpha : 0.418414
* O4 r$ B1 N( ]Support Vectors : 3 (3.0%)

nsv =

     3

alpha =

    0.0000
, y1 c; o# T: ]2 ]/ v' o    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
* b; d* F5 d+ p! `. W" e) x     1
$ O8 D/ V( ]" P     1
6 ?6 d7 C  X, L     1
     1
     1
     1
     1
" E( t) a9 {7 ?, }2 {5 G$ i     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

7 |/ E" X3 u; Q( F- u. V$ M

! t) x: y4 [$ O  F

xiaogegepcb

Matlab中的SVM工具箱的使用方法