svm工具箱快速入手簡易教程

首先svm是用來做分類的,是一種有監督的分類器.

什麼是有監督的呢?就是說在你給我乙個資料集讓我做分類之前.我已經有一些經驗資料了.即要先進行學習,再進行分類.

這裡就有了訓練集和測試集.先用訓練集來訓練分類器.然後把測試資料輸入分類器讓分類器來進行分類.

具體的svm分類器的原理在此不作討論.

1

load fisheriris
2 data = [meas(:,1), meas(:,2
)];3 groups = ismember(species,'
setosa');
4 [train, test] = crossvalind('
holdout
',groups);
5 cp =classperf(groups);
6 svmstruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'
showplot
',true
);7 classes = svmclassify(svmstruct,data(test,:),'
showplot
',true);8
classperf(cp,classes,test);
9 cp.correctrate

第一行是讀入matlab資料集

第二行是僅分析2列,對根據這2列的資料進行分類

第三行是生成組號.原有的組名是setosa,versicolor,virginica.這裡進行分類是分成2類,是setosa(組號為1)以及非setosa(組號為0)

第四行是生成交叉檢驗的資料.即決定哪一些行作為測試集,哪一些行作為訓練集.其中train中為1的元素表示訓練集,test中為1的元素表示測試集

第五行是生成了乙個評估分類結果的物件

第六行使用訓練集的資料生成svm分類器

第七行使用這個分類器對測試集的資料進行分類.結果放在classes中

第八行評估分類的效能,把評估器,分類結果和測試集的索引作為引數進行評估

第九行得出評估結果

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