Matlab SVM工具箱的使用

matlab中SVM工具箱的使用方法

1 、下载SVM工具箱:http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm

2、安装到matlab文件夹中

1) 将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下

2) 打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹

现在,就成功的添加成功了.

可以测试一下: 在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:

C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m

3、用SVM做分类的使用方法

1) 在matlab中输入必要的参数: X,Y,ker,C,p1,p2

    我做的测试中取的数据为:

     N = 50;

    n=2*N;
    randn('state',6);
    x1 = randn(2,N)
    y1 = ones(1,N);
    x2 = 5+randn(2,N);
    y2 = -ones(1,N);

    figure;
    plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
    axis([-3 8 -3 8]);
    title('C-SVC')
    hold on;

    X1 = [x1,x2];

    Y1 = [y1,y2];  

    X=X1';

    Y=Y1';

    %其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵

    C=Inf;

    ker='linear';

    global p1 p2

    p1=3;

    p2=1;

    然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:

   

Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time: 1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2    : 0.418414
Margin    : 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)

nsv =

     3

alpha =

    0.0000
    0.0000
    0.0000
    0.0000
    0.0000

    ......

可能会出现这样的情况：qp.dll 不是有效的win32应用程序

解决方法：

将matlab的current Diretory目录改为svm下的optimiser目录，

matlab下输入：mex -v qp.c pr_loqo.c

    将生成的qp.mexw32拷贝到svm目录下（optimiser的上一级目录）

 2) 输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.

      输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias), 回车后得到:

    

predictedY =

     1
     1
     1
     1
     1
     1
     1
     1
     1

    3)画图

      输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车