update：把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699

2015.6.24

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wine数据来自于UCI数据库。记录的是意大利同一地区3中不同品种的葡萄酒13中化学成分含量，以期通过科学的方法，达到自己主动分类葡萄酒的目的。

本次分类的数据共同拥有178个样本，每一个样本有13个属性，并提供每一个样本的正确分类，用于检验SVM分类的准确定。

首先我们画出数据的可视化图：

% 加载測试数据wine,当中包括的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量
load chapter_WineClass.mat;% 画出測试数据的box可视化图
figure;
boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories);
title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);
xlabel('属性值','FontSize',12);
grid on;% 画出測试数据的分维可视化图
figure
subplot(3,5,1);
hold on
for run = 1:178plot(run,wine_labels(run),'*');
end
xlabel('样本','FontSize',10);
ylabel('类别标签','FontSize',10);
title('class','FontSize',10);
for run = 2:14subplot(3,5,run);hold on;str = ['attrib ',num2str(run-1)];for i = 1:178plot(i,wine(i,run-1),'*');endxlabel('样本','FontSize',10);ylabel('属性值','FontSize',10);title(str,'FontSize',10);
end

（图1）

（图2）

图1是wine数据的box可视化图。图2是wine的箱式图。从图上我们非常难分出每一种葡萄酒是哪种类型。以下我们尝试用SVM来分类。

数据的预处理

% 选定训练集和測试集% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集
train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];
% 对应的训练集的标签也要分离出来
train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];
% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为測试集
test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];
% 对应的測试集的标签也要分离出来
test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];<strong>%% 数据预处理</strong>
% 数据预处理,将训练集和測试集归一化到[0,1]区间[mtrain,ntrain] = size(train_wine);
[mtest,ntest] = size(test_wine);dataset = [train_wine;test_wine];
% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数
[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);
dataset_scale = dataset_scale';train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);
test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

SVM网络建立、训练和预測

<span style="font-size:12px;">%% SVM网络训练
model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1');%% SVM网络预測
[predict_label, accuracy,dec_value1] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);</span>

结果分析

%% 结果分析% 測试集的实际分类和预測分类图
% 通过图能够看出仅仅有一个測试样本是被错分的
figure;
hold on;
plot(test_wine_labels,'o');
plot(predict_label,'r*');
xlabel('測试集样本','FontSize',12);
ylabel('类别标签','FontSize',12);
legend('实际測试集分类','预測測试集分类');
title('測试集的实际分类和预測分类图','FontSize',12);
grid on;

利用svm分类的准确率达到了98.8764%，在89个測试样本中仅有一个被分类错误。可见SVM在数据分类方面的强大！

END