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;
+ g8 k* q, y( x  H" c' ?# V4 ^  d0 |    randn('state',6);
5 G( u$ \/ }8 g& |0 y" K    x1 = randn(2,N)
    y1 = ones(1,N);
    x2 = 5+randn(2,N);
; R2 @4 F$ L$ r$ S2 ?9 ~    y2 = -ones(1,N);

    figure;
; n2 t) ~: U; @$ D% {8 f- P+ B3 j    plot(x1(1,: ),x1(2,: ),'bx',x2(1,: ),x2(2,: ),'k.');
    axis([-3 8 -3 8]);
% q7 M/ g* ~2 l' o    title('C-SVC')
8 j( [8 T& A4 n$ a' w4 X+ S    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:

3 q. a- H. i* f9 `6 ?

Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time:  1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
9 ]3 r6 ?# L, [' H7 f& Q|w0|^2    : 0.418414
! j6 ~# @- \, L  h$ UMargin    : 3.091912
Sum alpha : 0.418414
# |' [7 b% |. x' d. J7 gSupport Vectors : 3 (3.0%)

nsv =

     3

alpha =

    0.0000
    0.0000
    0.0000
! w# ]; B2 {$ a- H    0.0000
8 T( ^6 N/ A; M$ N0 u6 {    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:

2 X! t- b3 J; ^; B

predictedY =

     1
     1
     1
2 t# r$ F; W% O7 O5 h     1
4 X$ d/ d/ E- L( B  u     1
     1
     1
     1
     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

* O  r8 m( g0 w7 ]+ F9 c
$ m( N9 h8 U( }$ X* S
4 D* [9 s: O8 j+ d

3 K7 a' P* q0 X

+ z1 O( D/ t. w+ v& S1 R

xiaogegepcb

Matlab中的SVM工具箱的使用方法