如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱
总结一下matlab添加工具箱的方法：第一种：如果是安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录，然后用pathtool添加工具箱的路径。在命令窗口中敲入pathtool，会出现一个setpath的窗口，点add folder或者add with subfolders按钮，选中你的工具箱。保存既可。任选工具箱中的一个命令，然后help一下看看是否好使。字数限制。举例：我下载了支持向量基工具箱，解压后，里边有一个目录svm
我的matlab安装在D:MATLAB6p5
将svm目录拷贝至D:MATLAB6p5toolbox
然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:MATLAB6p5toolboxsvm回车，来添加路径。
然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m为例
在命令窗口中输入which svcinfo.m
如果显示出该文件路径，如 D:MATLAB6p5toolboxsvmsvcinfo.m
则安装成功
如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱~
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\matlab71oolbox\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\MATLAB71oolbox\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); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N);
figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.'); 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_____________________________Constructing ...Optimising ...Execution time: 1.9 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)
nsv =
3
alpha =
0.0000 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 1 1 1 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
matlab2014a以后自带svm工具箱，但只能处理二分类问题，两个核心函数为： SVMStruct=svmtrain（training，group） ---用于训练分类模型 Group = svmclassify( SVMStruct , Sample ) ---用于分类如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱
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