利用matlab展示多种分类器的分类边界

前言：

• 画图程序借鉴自iqiukp（支持向量机 (SVM) 的分类边界可视化（libsvm-v3.23））

• 分类数据：利用iris前两维特征加标签作为分类数据，其分布如下。（针对该数据分布，人脑想画一个什么样的分类边界，看看下面哪个分类器和自己相合）
  

0. 源代码

百度网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/1y-ris_t2lnROzDh1vwnaaA
提取码：3nnv

1. ELM（线性判别分析）

1.1 隐层结点设置为5

1.2 隐层结点设置为50

1.3 隐层结点设置为500

2. SVM（支持向量机）

注：程序中SVM是基于libsvm，需要提前安装并配置。

2.1 线性核函数

2.2 多项式核函数

2.3 径向基核函数

2.4 Sigmoid核函数

3. KNN（k近邻）

3.1 k=1

3.2 k=3

3.3 k=5

3.4 改动版

注：把每一种标签都找出距离最近的k的样本，以平均距离进行分类。（下图，k取2）

4. LDA（线性判别分析）

5. RF（随机森林）

5.1 决策树的数目为3

5.2 决策树的数目为10

5.3 决策树的数目为50

6. Bp(误差反向传播算法)

6.1 隐层结点为5个

6.2 隐层结点为10个

6.3 隐层结点为100个

7. 强学习器集成

7.1 ELM同质集成

7.2 SVM，KNN，ELM异质集成

问：最喜欢哪个分类边界？
答：个人喜欢3.4，如下图。