一维支持向量机SVM代码，包括支持向量机分类和支持向量机回归SVCSVR;.zip

一维支持向量机SVM代码（MATLAB），包括支持向量机分类和支持向量机回归SVC&SVR;。另外还包括与BP神经网络的比较结果。

%% I. 清空环境变量
clear all
clc

%% II. 导入数据
load BreastTissue_data.mat   %输入数据

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

%%
% 2. 训练集——80个样本
train_matrix = matrix（n（1:80）:）;  %训练集train_matrix=（matrix的第（n的1：80个元素值对应的）行的数据，matrix的所有列）
train_label = label（n（1:80）:）;   %训练集train_label=（label的第（n的1：80个元素值对应的）行的数据，label的所有列）

%%
% 3. 测试集——26个样本
test_matrix = matrix（n（81:end）:）;%训练集train_matrix=（matrix的第（n的81：end个元素值对应的）行的数据，matrix的所有列）
test_label = label（n（81:end）:）;%训练集train_label=（label的第（n的81：end个元素值对应的）行的数据，label的所有列）

%% III. 数据归一化 ：公式为  X =（x-minx）/（maxx-minx） 
[Train_matrixPS] = mapminmax（train_matrix‘）;  %Train_matrix是归一化数组，PS是存储相关信息的结构体
Train_matrix = Train_matrix‘;  
Test_matrix = mapminmax（‘apply‘test_matrix‘PS）;%对于测试样本test_matrix来说，预处理应该和训练样本t

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-06-28 10:34  SVM&SVR\
     目录           0  2019-06-25 16:20  SVM&SVR\svm_classify_master\
     文件        6802  2019-03-24 21:12  SVM&SVR\svm_classify_master\BreastTissue_data.mat
     文件        4197  2019-06-25 16:05  SVM&SVR\svm_classify_master\main.asv
     文件       13642  2019-03-24 21:12  SVM&SVR\svm_classify_master\readme.md
     文件        4117  2019-06-25 16:56  SVM&SVR\svm_classify_master\svm_main.m
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     文件        2286  2018-12-04 19:27  SVM&SVR\svr_regression_master\concrete_data.mat
     文件        3992  2019-06-25 16:58  SVM&SVR\svr_regression_master\svr_main.m