Svm实现多分类

支持向量机SVM可以使用多分类的问题，本次的代码实现的就是这个功能，里面含有训练和测试数据，分别含有12类标签，也就是都分为12类，另外代码采用了神经网络中的one-versus-one的思想，将数据分类K（K-1）/2个子类，分别调用SVM方法实现

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% by 江志坚
% last modified 2015.03.19
close all;
clear all;
clc;
[trainlabeltrainmatrix]=libsvmread（‘train.txt‘）;
[testlabeltestmatrix]=libsvmread（‘test.txt‘）;
fprintf（‘optimization ‘）;
[train_scaletest_scaleps] = scaleForSVM（trainmatrixtestmatrix-11）;

%% 选择核函数tag=0:核函数为线性函数；tag=2：核函数为RBF
tag=2;

%% 直接调用libsvm工具进行多分类
if tag==0
     tic;
     model = svmtrain（trainlabel trainmatrix‘-s 0 -t 0 -c 4 -g 128‘）;
     [predict_labe accuracy decision_values] =svmpredict（testlabel testmatrix model）;
     toc;
else 
    tic;
	model = svmtrain（trainlabel trainmatrix‘-s 0 -t 2 -c 4 -g 128‘）;
	[predict_label accuracy decision_values] =svmpredict（testlabel testmatrix model）;
	toc;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     354623  2016-03-15 15:27  test.txt

     文件    1420591  2016-03-15 15:27  train.txt

     文件        771  2016-03-19 22:11  one_versus_one.m

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              1775985                    3