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標題: SVM支持向量機模型的matlab源程序 [打印本頁]

作者: perimoanion 時間: 2018-8-2 20:27
標題: SVM支持向量機模型的matlab源程序
function [ classfication ] = SVM2_2( train,test )
%使用matlab自帶的關于花的數據進行二分類實驗（150*4），其中，每一行代表一朵花，
%共有150行（朵)，每一朵包含4個屬性值（特征），即4列。且每1-50，51-100，101-150行的數據為同一類，分別為setosa青風藤類，versicolor云芝類，virginica錦葵類
%實驗中為了使用svmtrain（只處理二分類問題）因此，將數據分為兩類，51-100為一類，1-50和101-150共為一類
%實驗先選用2個特征值，再選用全部四個特征值來進行訓練模型，最后比較特征數不同的情況下分類精度的情況。

load fisheriris                      %下載數據包含：meas（150*4花特征數據）
                                    %和species（150*1 花的類屬性數據）
meas=meas(:,1:2);                %選取出數據前100行，前2列
train=[(meas(51:90,:));(meas(101:140,:))]; %選取數據中每類對應的前40個作為訓練數據
test=[(meas(91:100,:));(meas(141:150,:))];%選取數據中每類對應的后10個作為測試數據
group=[(species(51:90));(species(101:140))];%選取類別標識前40個數據作為訓練數據

%使用訓練數據，進行SVM模型訓練
svmModel = svmtrain(train,group,'kernel_function','rbf','showplot',true);
%使用測試數據，測試分類效果
classfication = svmclassify(svmModel,test,'showplot',true);

%正確的分類情況為groupTest，實驗測試獲得的分類情況為classfication
groupTest=[(species(91:100));(species(141:150))];
%計算分類精度
count=0;
for i=(1:20)
if strcmp(classfication(i),groupTest(i))
   count=count+1;
end
end
fprintf('分類精度為：%f\n' ,count/20);

end

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