matlab调用svm模型,matlabsvm进行预测

matlab调用svm模型,matlabsvm进行预测

testdata = [5 2;3 1;-4 -3]; svm_struct = svmtrain(traindata,group,'Showplot',true); % training Group = svmclassify(svm_struct,testdata,'Showplot',tr用matlab中libsvm进行svm训练后，需要将模型文件保存下来，网上找了好久终于找到一个能用的了。主要参考：https://tuicool/articles/QvAr22 本人版本：MATLAB R2016a,li

∪ω∪ 我建议您使用另一个SVM工具箱libsvm。链接如下：http://csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 将其添加到matlab的路径后，您可以像这样训练和使用模型：1 2 3 model=svmtrain(tr代码在网上可以找到，savemodel.c与loadmodel.c 我把网上的引用放在下面最近一直在用matlab和libsvm,发现libsvm库用起来还是很方便的，就是没有模型直接保存到

ˇ△ˇ 在matlab里在把SVM封装程函数形式，在labview里调用matlab脚本节点在mysvmtrain.m中，输入训练集X和标记y,kernel_type是核函数的类型(目前只设置了线性、多项式和RBF),根据SVM的原理，实际上是要解决一个二次规划形式的对偶问题，可以用SMO算法来解决

╯＾╰ 首先利用Matlab 调用工具箱libsvm 中SVMcgForRegress() 函数来实现参数的优化，选用K-fold 交叉验证法分别将原始样本分为3 组、5 组和10 组分别对训练集进行模拟，根据经使用predict函数可以检验svm的准确性，选择90%的样本用于训练，10%的样本用于测试。CVSVMModel=fitcsvm(meas,species,'Holdout',0.1);%随机选择10%的样本用于测试CompactSVMModel=C

≥△≤ 一、matlab自带的SVM进行模型训练采用matlab自带的SVM,其主要用到的两个函数训练SVM模型函数svmtrain();分类函数svmclassify() 下面用经典Iris数据集进行分类为例，进行讲然后我就上网搜索“matlab libsvm 保存调用”，使用的使bing搜索。然后搜到的一大堆的东西都是告诉你一个方法，就是使用libsvm里面的savemodel.c 这个东西开展的。但是我看了下时间