SVM算法Matlab工具箱实现介绍-2014年09月全解
matlab二分类算法
matlab二分类算法二分类算法是机器学习领域中的一种常见算法，它将数据集划分为两个类别，并预测新样本属于哪一类。
MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，提供了多种用于二分类问题的算法。
本文将介绍一些常用的MATLAB二分类算法，并说明其原理和使用方法。
一、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种非常流行的二分类算法。
其核心思想是将数据集转换为高维空间，然后找到一个超平面，使得两个类别的数据点在该超平面上的投影最大化。
在MATLAB中，可以使用fitcsvm函数来训练SVM模型，并使用predict函数进行预测。
该函数提供了多种参数配置选项，如核函数类型、惩罚系数等。
二、逻辑回归（Logistic Regression）是另一种常用的二分类算法。
它通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值（0~1之间），然后根据阈值进行分类预测。
在MATLAB中，可以使用fitglm函数进行逻辑回归模型的训练，并使用predict函数进行预测。
fitglm函数支持多种模型配置选项，如正则化类型、损失函数类型等。
三、随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的二分类算法。
它由多个决策树组成，每棵树对数据集进行随机采样，并在每个节点上选择最佳的特征进行分割。
最终，通过对多棵树的结果进行投票或平均，得到最终的预测结果。
在MATLAB中，可以使用TreeBagger类来实现随机森林算法。
通过创建TreeBagger对象，设置参数并调用train函数来训练模型，然后使用predict函数进行预测。
四、神经网络（Neural Network）是一种通过模拟人脑中的神经元网络来解决问题的方法。
在二分类问题中，神经网络可以通过多个神经元和多个隐藏层构建一个复杂的模型，并通过调整权重和偏置来训练模型。
在MATLAB中，可以使用patternnet函数来创建神经网络模型，并使用train函数进行训练。
Matlab关于lssvm的程序
我是在matlab环境中运行的，matlab安装在d盘，采用lssvm工具箱，lssvm工具箱安装在toolbox中，工具箱路径已经设置过，程序如下：clcclearclose all%---------------------------------------------------% 产生训练样本与测试样本n1 = 1:2:200;x1 = sin(n1*0.1);n2 = 2:2:200;x2 = sin(n2*0.1);xn_train = n1; % 训练样本，每一列为一个样本dn_train = x1; % 训练目标，行向量xn_test = n2; % 测试样本，每一列为一个样本dn_test = x2; % 测试目标，行向量%---------------------------------------------------% 参数设置X = xn_train';Y = dn_train';Xt = xn_test';Yt = dn_test';type = 'f';kernel = 'RBF_kernel';gam = 100; % Regularization parametersig2 = 0.01; % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel'model = initlssvm(X,Y,type,gam,sig2,kernel); % 模型初始化%---------------------------------------------------% 交叉验证优化参数costfun = 'rcrossvalidate';costfun_args = {X,Y,10};optfun = 'gridsearch';model = tunelssvm(model,[],optfun,{},costfun,costfun_args); % 模型参数优化%---------------------------------------------------% 训练与测试model = trainlssvm(model); % 训练Yd = simlssvm(model,Xt); % 回归%---------------------------------------------------% 结果作图plot(1:length(Yt),Yt,'r+:',1:length(Yd),Yd,'bo:')title('+为真实值，o为预测值')但是我运行以后，出现以下错误：??? No appropriate methods for function range.Error in ==> D:\MATLAB6p5p1\toolbox\ls_svmlab\gridsearch.mOn line 163 ==> zoom = range(gridF(:,1))*range(gridF(:,2));Error in ==> D:\MATLAB6p5p1\toolbox\ls_svmlab\tunelssvm.mOn line 209 ==> [gs, cost, evals, fig] = feval(optfun,@costofmodel2,start values,{model, costfun,costargs},optargs{:});Error in ==> D:\MATLAB6p5p1\work\galssvm\lssvm\Regression_LS_SVMlab.mOn line 50 ==> model = tunelssvm(model,[],optfun,{},costfun,costfun_args);% 模型参数优化我的问题是1.程序为什么会出错？2.程序中如果采用4折交叉验证，是否应该将model = tunelssvm(model,[], optfun,{},costfun,costfun_args)中的costfun_args赋值为costfun_args＝{X,Y,4}。
svm回归算法
支持向量机回归算法（Support Vector Machine Regression，简称SVM Regression）是一种监督学习算法，用于解决回归问题。
它通过构建超平面来分割数据集，并使用特定的误差函数来评估模型的预测性能。
在SVM回归算法中，采用了一种称为ε-不敏感误差函数的方法。
该误差函数定义为，如果预测值与真实值之间的差值小于一个阈值ε，则不对此样本点做惩罚。
如果差值超过阈值，则惩罚量为
|yn−tn|−ε，其中yn是预测值，tn是真实值。
这种误差函数实际上形成了一个管道，在管道中样本点不做惩罚被称为
ε-tube。
SVM回归算法的目标是找到一个超平面，使得管道内的样本点数量最大化。
为了获得稀疏解，即计算超平面参数不依靠所有样本数据，而是部分数据，采用了这种误差函数来定义最小化误差函数作为优化目标。
由于上述目标函数含有绝对值项不可微，因此在实际应用中可能会遇到一些问题。
在训练SVM回归模型时，需要提前指定管道的宽度（即ε
的大小），并且算法引入了超参数C来控制对误差的惩罚程度。
在具体训练过程中，通过优化目标函数来找到最优的超平面和参数。
SVM回归算法可以应用于各种回归问题，如房价预测、股票价格预测等。
它的优点包括能够处理非线性问题、对异常值和噪声具有鲁棒性等。
然而，SVM回归算法也有一些局限性，例如在高维空间中可能会遇到维数灾难等问
题。
因此，在使用SVM回归算法时需要根据具体问题来选择合适的算法参数和核函数，并进行充分的实验验证和模型评估。
svm 原理
svm 原理
SVM(支持向量机)是一种用于分类和回归分析的机器学习方法，其基本原理是寻找一个最优的超平面（在二维情况下是一条直线，多维情况下是一个高维平面），将不同类别的样本点有效地分开。
其思想是将样本点映射到高维空间中，使得样本点在高维空间中可以线性可分。
SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得最靠近超平面的
样本点到该超平面的距离最大。
这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量，因为它们对于决策超平面的位置起到了关键作用。
SVM通过最大化支持向量到决策边界的间隔，使得分类
边界更加稳健。
在学习阶段，SVM通过构建一个约束最优化问题来寻找最优
的超平面。
这个问题的目标是最小化模型误差和最大化间隔。
其中，模型误差基于不同类别样本点到超平面的距离计算，间隔则是支持向量到超平面的距离。
通过求解这个优化问题，可以得到一个优秀的分类超平面。
SVM的优点是可以处理高维度的数据和非线性的决策边界。
它在解决小样本、非线性和高维度的分类问题上表现出色。
然而，SVM也有一些缺点，例如对于大规模数据集的训练需要
较长的时间，并且对于噪声和异常值比较敏感。
总结来说，SVM基于找到一个最优的超平面，通过最大化支
持向量到决策边界的间隔来实现分类。
它是一种非常强大的机器学习方法，在不同领域的分类和回归问题中都有广泛的应用。
MATLAB工具箱的功能及使用方法
MATLAB工具箱的功能及使用方法引言：MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。
它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。
而在MATLAB中，工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展，使得用户能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。
本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法，并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像处理工具箱图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是MATLAB的核心工具之一，它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。
在图像处理方面，可以使用MATLAB工具箱实现各种操作，如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。
其中最常用的函数之一是imread，用于读取图像文件，并将其转换为MATLAB中的矩阵形式进行处理。
此外，还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的文件格式。
二、信号处理工具箱信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）是用于处理连续时间和离散时间信号的工具箱。
它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。
在该工具箱中，最常用的函数之一是fft，用于计算信号的快速傅里叶变换，从而获取信号的频谱信息。
此外，还有滤波器设计函数，用于设计和实现各种数字滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
三、优化工具箱优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了解决各种优化问题的函数和算法。
MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多种优化问题的求解。
其中最常用的函数之一是fmincon，用于求解无约束和约束的非线性优化问题。
通过传入目标函数和约束条件，该函数可以找到满足最优性和约束条件的最优解。
四、控制系统工具箱控制系统工具箱（Control System Toolbox）用于建模、设计和分析各种控制系统。
matlab中svm的类型
matlab中svm的类型
在MATLAB中，支持向量机（SVM）有两种类型，一种是用于二元分类的分类器，另一种是用于多类分类的分类器。
这两种类型的SVM在MATLAB中均有支持。
对于二元分类，MATLAB中的SVM可以使用fitcsvm函数来训练一个二元分类器。
fitcsvm函数允许用户指定不同的核函数（如线性核、多项式核、高斯核等）以及其他参数，以便根据训练数据来拟合SVM模型。
一旦模型训练完成，可以使用predict函数对新的数据进行分类预测。
对于多类分类，MATLAB中的SVM可以使用fitcecoc函数来训练一个多类分类器。
fitcecoc函数使用“Error-Correcting Output Codes”（ECOC）策略来处理多类分类问题，它将原始多类分类问题转化为一系列的二元分类子问题。
同样，用户可以指定不同的核函数和其他参数来训练多类SVM分类器，并使用predict函数进行分类预测。
除了这两种基本类型的SVM之外，MATLAB还提供了一些其他的功能和工具，如交叉验证、特征选择、参数调优等，以帮助用户更
好地使用SVM进行分类任务。
总的来说，MATLAB中的SVM类型丰富多样，用户可以根据具体的分类问题和需求选择合适的类型和工具来进行分类建模和预测。
matlab中SVM工具箱的使用方法
包已经解压到文件夹F:\R2009b\toolbox\svmmatlab中SVM工具箱的使用方法1,下载SVM工具箱:/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.m3,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 p2p1=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 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)nsv =3alpha =0.00000.00000.00000.00000.00002)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 =1111111113)画图输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车补充:X和Y为数据,m*n:m为样本数,n为特征向量数比如:取20组训练数据X,10组有故障,10组无故障的,每个训练数据有13个特征参数,则m=20,n=13Y为20*1的矩阵,其中,10组为1,10组为-1.对于测试数据中,如果取6组测试数据,3组有故障,3组无故障的,则m=6,n=13Y中,m=6,n=1/SV M_soft.htmlSVM - Support Vector MachinesSoftwareTrain support vector machine classifier/access/helpdesk/help/toolbox/bioinfo/ref/svmtrain.html一些问题？？？？？？？1.今天我在使用SVM通用工具箱对眼电的信号数据进行分类时出现如下错误：Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...??? Dimension error (arg 3 and later).Error in ==> svc at 60[alpha lambda how] = qp(H, c, A, b, vlb, vub, x0, neqcstr);不知道是什么原因？答：今天上午终于找到出现这一错误的原因：它并不是SVM程序的问题，是我在整理样本时，把参数需要的样本行列颠倒所致。
svm算法流程
svm算法流程
一、SVM算法流程
1.数据预处理：对原始数据进行数据归一化或标准化处理，使样本的每个维度具有相同的尺度，使其容易被数学模型接受。
2.选择核函数：在SVM中，核函数用于将低维空间转换到高维空间，其常用的核函数有线性核函数，多项式核函数，高斯核函数等。
3.构建模型：将数据集映射到高维空间，并根据SVM求解准则，搜索满足最优化目标函数的最优分离超平面。
4.计算预测结果：根据计算的最优分离超平面预测新数据的类别标签。
5.调参：对算法参数进行调整，使算法在模型训练中更加准确、有效。
二、SVM实际应用
SVM算法应用于大数据分析领域时，常用于文本分类和图像分类：（1）文本分类：可以有效的将文本中的特征进行抽取，根据文本的关键词频率等特征属性，使用SVM算法对目标文本分类。
（2）图像分类：首先将图像信息转换成特征矩阵，根据图像的灰度特征等对图像信息进行分类，以识别图像中的目标。
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svmclassify函数
• help svmclassify
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总结与计划
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应用实例
• matlab自带分类数据集fisheriris，来 源于/ml/ 中的risi数据，其数据类别分为3类， setosa，versicolor，virginica.每 类植物有50个样本，共150个。
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总结与计划
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svm分类预测
• classes = svmclassify(svmStruct,data(test ,:),'showplot',true); • %对于未知的测试集进行分类预测,结果 如图:
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test] = crossvalind('holdOut',groups);
• cp = classperf(groups); • %随机选择训练集合测试集,其中cp作用 是后来用来评价分类器的.*/
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总结与计划
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svm训练
– 每个样本有4个属性，分别为花萼长，花萼 宽，花瓣长，花瓣宽。
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总结与计划
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载入数据iris
• load fisheriris
– %载入matlab自带的数据[有关数据的信息可以自 己到UCI查找,这是UCI的经典数据之一],得到的数 据如下图:
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• groups = ismember(species,'setosa'); • %由于species分类中是有三个分 类:setosa,versicolor,virginica,为 了使问题简单,我们将其变为二分类问 题:Setosa and non-Setosa.
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总结与计划
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svmclassify
• /*Classify data using support vector machine*/ • Syntax • Group = svmclassify(SVMStruct, Sample) • Group = svmclassify(SVMStruct, Sample, 'Showplot', ShowplotValue)
总结与计划
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• 其中meas是150*4的矩阵代表着有 150个样本每个样本有4个属性描 述,species代表着这150个样本的分类. • data = [meas(:,1), meas(:,2)]; • %在这里只取meas的第一列和第二列, 即只选取前两个属性.
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'Method', 'QuadProg_Opts', 'SMO_Opts', 'BoxConstraint', 'Autoscale',
'Showplot',
总结与计划
4
svmtrain函数
• help svmtrain
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svm分类预测结果图
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总结与计划
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• classperf(cp,classes,test); • cp.CorrectRate • %分类器效果测评,就是看测试集分类的 准确率的高低. • ans = • 0.9867
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svmtrain (1)
• /*Train support vector machine classifier*/ • SVMStruct = svmtrain(Training, Group) • SVMStruct = svmtrain(..., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., 'RBF_Sigma', RBFSigmaValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., 'Polyorder', PolyorderValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, ...)
• svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(trai n),'showplot',true); • %使用svmtrain进行训练,得到训练后 的结构svmStruct,在预测时使用.
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svm训练结果图
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svmtrain (2)
• SVMStruct = svmtrain(..., MethodValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., QuadProg_OptsValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., SMO_OptsValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., BoxConstraintValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., AutoscaleValue, ...) • SVMStruct = svmtrain(..., ShowplotValue, ...)
SVM算法Matlab实 现学习讨论
cole.xu@
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总结与计划
SVM工具箱
• SVM工具箱快速入手简易教程(by faruto)
• matlab 自带的函数(matlab帮助文件 里的例子)
– [只有较新版本的matlab中有这两个SVM 的函数]