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    发布日期: 2021-05-11
  • 语言: Matlab
  • 标签: 其他  

资源简介

matlab使用libsvm进行分类代码实例.rar

资源截图

代码片段和文件信息

%% I. 清空环境变量
clear all
clc

%% II. 导入数据
load BreastTissue_data.mat

%%
% 1. 随机产生训练集和测试集
n = randperm(size(matrix1));

%%
% 2. 训练集——80个样本
train_matrix = matrix(n(1:80):);
train_label = label(n(1:80):);

%%
% 3. 测试集——26个样本
test_matrix = matrix(n(81:end):);
test_label = label(n(81:end):);

%% III. 数据归一化
[Train_matrixPS] = mapminmax(train_matrix‘);
Train_matrix = Train_matrix‘;
Test_matrix = mapminmax(‘apply‘test_matrix‘PS);
Test_matrix = Test_matrix‘;

%% IV. SVM创建/训练(RBF核函数)
%%
% 1. 寻找最佳c/g参数——交叉验证方法
[cg] = meshgrid(-10:0.2:10-10:0.2:10);
[mn] = size(c);
cg = zeros(mn);
eps = 10^(-4);
v = 5;
bestc = 1;
bestg = 0.1;
bestacc = 0;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        cmd = [‘-v ‘num2str(v)‘ -t 2‘‘ -c ‘num2str(2^c(ij))‘ -g ‘num2str(2^g(ij))];
        cg(ij) = svmtrain(train_labelTrain_matrixcmd);     
        if cg(ij) > bestacc
            bestacc = cg(ij);
            bestc = 2^c(ij);
            bestg = 2^g(ij);
        end        
        if abs( cg(ij)-bestacc )<=eps && bestc > 2^c(ij) 
            bestacc = cg(ij);
            bestc = 2^c(ij);
            bestg = 2^g(ij);
        end               
    end
end
cmd = [‘ -t 2‘‘ -c ‘num2str(bestc)‘ -g ‘num2str(bestg)];

%%
% 2. 创建/训练SVM模型
model = svmtrain(train_labelTrain_matrixcmd);

%% V. SVM仿真测试
[predict_label_1accuracy_1prob_estimates] = svmpredict(train_labelTrain_matrixmodel);
[predict_label_2accuracy_2prob_estimates2] = svmpredict(test_labelTest_matrixmodel);
result_1 = [train_label predict_label_1];
result_2 = [test_label predict_label_2];

%% VI. 绘图
figure
plot(1:length(test_label)test_label‘r-*‘)
hold on
plot(1:length(test_label)predict_label_2‘b:o‘)
grid on
legend(‘真实类别‘‘预测类别‘)
xlabel(‘测试集样本编号‘)
ylabel(‘测试集样本类别‘)
string = {‘测试集SVM预测结果对比(RBF核函数)‘;
          [‘accuracy = ‘ num2str(accuracy_2(1)) ‘%‘]};
title(string)

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       6802  2010-11-03 21:23  svm分类\BreastTissue_data.mat

     文件       2038  2019-03-24 09:52  svm分类\main.m

     目录          0  2019-03-28 23:35  svm分类

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 8840                    3


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