matlabSVM训练好的模型,simulink模型

matlabSVM训练好的模型,simulink模型

选择正常工况下的训练数据并使用fitcsvm 函数训练SVM 模型。mdl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

2023美赛春季赛加赛Y题：选择线性SVM、优化超参数的SVM、集成学习-提升树、优化的随机森林、优化的集成学习模型。采用5折交叉验证看效果线性SVM % 提取预测变量和响应% 以下代码1.1 SVM深入理解1.3 SVM中解决泛化问题2. Matlab svm训练的模型如何在C++中使用7. 分析和优化模型当前状态：2.其他的一些疑问3. 红外数据集Dataset 01:

1.数据集：采用matlab2016b 自带数据集：iris鸢尾花、ionosphere电离层数据2.采用函数fitcecoc 进行SVM多分类模型训练；【fitcecoc:ecoc:error-correcting out4.2 训练模型>> model=svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst,'-c 1 -g 0.07') * optimization finished, #iter = 134 nu = 0.433785 obj = -101.855060, rho = 0.42

ˇ△ˇ 将文件拷到E:\\matlab\\toolbox。打开matlab点击setpath--->addfolder,然后把工具箱文件夹添加进去就可以了。路径加进去后在file→Preferences→General的Tool一、SVM理论基础支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策