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;
, P" k! f* r3 O+ z5 r' p    randn('state',6);
/ b4 r4 l7 l6 J3 W" F    x1 = randn(2,N)
2 c' w. A3 e8 ?' R' p4 f, }+ c0 J    y1 = ones(1,N);
9 I* b. }' g5 Z; O3 |* n* P0 H. w    x2 = 5+randn(2,N);
    y2 = -ones(1,N);

    figure;
    plot(x1(1,: ),x1(2,: ),'bx',x2(1,: ),x2(2,: ),'k.');
, z6 ^2 h. d) X- d    axis([-3 8 -3 8]);
- v% P& w( O- g2 c5 [    title('C-SVC')
# G" i; L2 f$ }5 q    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
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time:  1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2    : 0.418414
8 Y' j. g+ `0 Z$ R* ?* r. i/ VMargin    : 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)

nsv =

     3

. ]# C) W; `! J" X) P0 Talpha =

    0.0000
1 M" E9 t9 d: p! [. L    0.0000
    0.0000
: j7 e; K5 A* S: v2 W  p    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:

  l/ b' k3 y+ J1 x) x

predictedY =

     1
     1
     1
9 J3 p. F0 _" _# u: |) f     1
) |$ `; P) }4 `2 ~# \     1
7 }3 I6 K. p, p* b7 e0 {5 ^( X     1
4 k7 l. t7 G& B3 U$ {! L     1
     1
8 q$ X: c5 T9 y& E6 T, Y     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

- n1 o6 n6 ]( ~1 ]

, F- u. Q" V' f


/ F. V* \# j7 Y6 l

xiaogegepcb

Matlab中的SVM工具箱的使用方法