文件名称:Matlab_SVM
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SVM算法实现+数据
(要用到一些包,按照代码里面的import到网站下就行)
1.读取数据:在Matlab中调用textread可读取UCI数据集,这里读取的文件是iris.data,因为文件中以逗号为分隔符,所以还要在读取方法中添加参数“‘delimiter’,‘,’”,从而在读数据的时候自动跳过分隔符。
2.调用cvx工具箱中的方法:首先需要下载cvx工具箱的压缩文件,在其目录下运行cvx_setup指令,然后调用其方法,以cvx_begin开头,cvx_end为终止符号,所有需要求解的变量以及变量大小都在variable后声明,优化目标在minimize后声明,约束条件在subject to后声明。
3.根据求出的变量ω和b来对数据进行可视化,即画出散点图和支持向量。(The realization of SVM in Matlab)
(要用到一些包,按照代码里面的import到网站下就行)
1.读取数据:在Matlab中调用textread可读取UCI数据集,这里读取的文件是iris.data,因为文件中以逗号为分隔符,所以还要在读取方法中添加参数“‘delimiter’,‘,’”,从而在读数据的时候自动跳过分隔符。
2.调用cvx工具箱中的方法:首先需要下载cvx工具箱的压缩文件,在其目录下运行cvx_setup指令,然后调用其方法,以cvx_begin开头,cvx_end为终止符号,所有需要求解的变量以及变量大小都在variable后声明,优化目标在minimize后声明,约束条件在subject to后声明。
3.根据求出的变量ω和b来对数据进行可视化,即画出散点图和支持向量。(The realization of SVM in Matlab)
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下载文件列表
文件名 | 大小 | 更新时间 |
---|---|---|
data.txt | 4698 | 2017-11-25 |
iris.data | 4551 | 2017-11-26 |
SVM2.m | 2033 | 2017-12-05 |
SVMlinear.m | 1117 | 2017-12-05 |