SVM的Matlab工具箱，具有详细工具箱安装说明，及调用方法，非常详细，绝对可用

SVM的Matlab工具箱，具有详细工具箱安装说明，及调用方法，非常详细，绝对可用，包含二维线性可分、二维线性不可分，三维线性可分三种情况

%% 工具箱添加
%将svm、optimiser文件路径添加到matlab中，通过setpath
%将路径改为optimiser文件夹下
%运行mex -v qp.c pr_loqo.c，选择【1】
%将qp.mexw32文件复制到SVM文件夹下，改为qp.dll，替代原SVM文件夹下的qp.dll
%运行mex -setup，选择【1】

%% ************************二维线性分类************************%%

%************************导入数据*****************%  
load TrainX.mat
load TrainY.mat
load TestX.mat
load TestY.mat
x1=TrainX（find（（TrainY==1）==1）:）‘;
x2=TrainX（find（（TrainY==1）==0）:）‘;
figure
plot（x1（1:）x1（2:）‘ro‘x2（1:）x2（2:）‘mo‘）
xlabel（‘x1‘）;
ylabel（‘x2‘）;
%************************设置参数，调用函数*****************%  
% 设置内核函数
ker=‘linear‘;
% 设置C
C=Inf;
%求解nsv、alpha、bias
[nsv alpha bias] = svc（TrainXTrainYkerC）;
%画出分类图
figure
svcplot（TrainXTrainYkeralphabias）;

%************************画出最优分界面方程*****************%  
w=[sum（（alpha.*TrainY）.*TrainX（:1）） sum（（alpha.*TrainY）.*TrainX（:2））];
 
k=-1*w（1）/w（2）;

for i=min（TrainX（:1））:0.1:max（TrainX（:1））
    hold on
    plot（ik*i-bias/w（2）‘r.‘）
end
%***********

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     553380  2014-11-10 18:54  Matlab工具箱调用SVM算法\Matlab工具箱调用SVM算法.pptx

     文件     153584  2014-10-28 21:45  Matlab工具箱调用SVM算法\svm.zip

     文件       4310  2014-11-10 12:15  Matlab工具箱调用SVM算法\SVM_演示代码及工具箱安装说明.m

     文件       1293  2014-11-05 15:16  Matlab工具箱调用SVM算法\T.mat

     文件       1011  2014-11-05 15:09  Matlab工具箱调用SVM算法\TestX.mat

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     文件        186  2014-11-05 15:09  Matlab工具箱调用SVM算法\TestY.mat

     文件        188  2014-11-05 15:27  Matlab工具箱调用SVM算法\TestY1.mat

     文件        186  2014-11-05 15:26  Matlab工具箱调用SVM算法\TestY2.mat

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     文件       1353  2014-11-05 15:27  Matlab工具箱调用SVM算法\TrainX1.mat

     文件       1399  2014-11-05 15:26  Matlab工具箱调用SVM算法\TrainX2.mat

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