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;
    randn('state',6);
5 z+ i" r& H& i  P# z+ p5 @    x1 = randn(2,N)
    y1 = ones(1,N);
& q' O; |! q0 m% ?0 r$ {# ^) E    x2 = 5+randn(2,N);
    y2 = -ones(1,N);

    figure;
) l+ ]3 J: _2 `: ~9 y2 D; N. E    plot(x1(1,: ),x1(2,: ),'bx',x2(1,: ),x2(2,: ),'k.');
: Z. p0 b! m, f) ]    axis([-3 8 -3 8]);
    title('C-SVC')
    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:

Support Vector Classification
1 M* x# t2 g' ]3 j) i7 ]4 F+ K, d_____________________________
. F3 O$ B- Z- G5 Z  jConstructing ...
% X! b6 @) Z( J, h0 DOptimising ...
Execution time:  1.9 seconds
6 b- ]- l7 ?  i4 nStatus : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2    : 0.418414
! l: K3 Z9 {& L7 R1 k4 u- }Margin    : 3.091912
: m7 }" ?4 W3 ?# e# o; J2 WSum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)

nsv =

     3

% }* G" V: ?+ r4 dalpha =

    0.0000
    0.0000
( Y7 L# Y, r& Z- Q    0.0000
- U, ~. t( K7 F* K- A    0.0000
; g4 K" W  [0 b. B    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:

3 c8 G2 \: |* P9 {. T6 X" i# w

predictedY =

     1
! S/ N- A7 o+ c6 M     1
     1
     1
0 ~  T* B( w% }     1
* Z4 i) {6 Q" _' [2 \     1
     1
2 C" L. _5 ]! I. U+ M  |& L! u" {     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

; I: Y) E6 y2 f: B! w
9 j$ w& _7 j/ y

, N2 t% l+ S  Z% o" C0 Z2 |

3 m# B4 ?, a& w$ V- S

xiaogegepcb

Matlab中的SVM工具箱的使用方法