【SVM分类】基于支持向量机实现数据分类附matlab代码

1 简介

支持向量机是利用已知数据类别的样本为训练样本，寻找同类数据的空间聚集特征，从而对测试样本进行分类验证，通过验证可将分类错误的数据进行更正。本文以体检数据为数据背景，首先通过利用因子分析将高维数据进行降维，由此将所有指标整合成几个综合性指标；为降低指标之间的衡量标准所引起的误差，本文利用 MATLAB软件将数据进行归一化处理，结合聚类分析将数据分类；最后本文利用最小二乘支持向量机分类算法进行分类验证，从而计算出数据分类的准确率，并验证了数据分类的准确性和合理性。

2 部分代码

%% 清空环境变量

clc

clear;

close all;

%% 加载能量特征样本

data_123=xlsread('data.xlsx');

%% 构造训练样本和测试样本

sample_1=data_123(1:15,1:5); %

rowrank_1=randperm(size(sample_1,1)); %这里对数据的行进行随机排列；% 随机打乱矩阵的行数

data_1 = sample_1(rowrank_1, :); %data_1表示随机排列后的数据样本

sample_2

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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信.
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