matlab的SVM简单的例子

SVM简单的例子，适合初学者代码学习，含有精确度的表示
编译环境为matlab

x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1];
%其中，（x,y）代表二维的数据点，z 表示相应点的类型属性。data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点
groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签
figure;
subplot(2,2,1);
Struct1 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','quadratic', 'showplot',true);%data数据，标签，核函数，训练
classes1=svmclassify(Struct1,data,'showplot',true);%data数据分类，并显示图形
title('二次核函数');
CorrectRate1=sum(groups==classes1)/6

subplot(2,2,2);
Struct2 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','rbf', 'RBF_Sigma',0.41,'showplot',true);
classes2=svmclassify(Struct2,data,'showplot',true);
title('高斯径向基核函数(核宽0.41)');
CorrectRate2=sum(groups==classes2)/6
subplot(2,2,3);
Struct3 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','polynomial', 'showplot',true);
classes3=svmclassify(Struct3,data,'showplot',true);
title('多项式核函数');
CorrectRate3=sum(groups==classes3)/6
subplot(2,2,4);
Struct4 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','mlp', 'showplot',true);
classes4=svmclassify(Struct4,data,'showplot',true);
title('多层感知机核函数');
CorrectRate4=sum(groups==classes4)/6

fprintf('1分类精度为：%f\n' ,CorrectRate1);
fprintf('2分类精度为：%f\n' ,CorrectRate2);
fprintf('3分类精度为：%f\n' ,CorrectRate3);
fprintf('4分类精度为：%f\n' ,CorrectRate4);

结果为
1分类精度为：0.666667
2分类精度为：1.000000
3分类精度为：0.666667
4分类精度为：0.000000

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