matlab中fitcsvm函数,画出超平面和支持向量

matlab中fitcsvm函数,画出超平面和支持向量

╯▽╰ fitcsvm函数的输出就是经过训练的SVM分类模型，包括分类SVM模型(ClassificationSVM)和经过交叉验证的SVM分类模型(ClassificationPartitionedModel)两种。想调MATLAB中自带SVM包，使用起来也十分方便，假如X是特征矩阵，Y是分类标签(可以是数值(1、2)也可以是string,总之有区别就行。二分类代码SVMModel=fitcsvm(X,y)%训练分类器CVSVMModel

Mdl = fitcsvm(X,Y) Mdl = fitcsvm(___,Name,Value)说明fitcsvm 基于低维或中维预测变量数据集训练或交叉验证一类和二类(二元)分类的支持向量机(SVM) 模型。fitcsvm 支持使用核函数映射预测变量fitcsvm 基于低维或中维预测变量数据集训练或交叉验证一类和二类(二元)分类的支持向量机(SVM) 模型。fitcsvm 支持使用核函数映射预测变量数据，并支持序列最小优化(SMO)、迭代单点数据算法(ISDA

fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机(SVM)分类器的函数。它可以使用不同的内核函数(如线性、多项式、径向基函数等)来训练SVM分类器，并可以通过调整参数来1、首先打开电脑上的“matlab”软件，软件主界面如下图所示，在命令行窗口输入“function”。2、将鼠标移动function

matlab中fitcsvm函数fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机(SVM)模型的函数。SVM是一种机器学习方法，用于解决分类和回归问题。fitcsvm函数通过将数据转换为高维空间，并寻MATLAB fitcSVM weight vector 我正在使用MATLAB中的fitcsvm函数训练线性SVM分类器： 12345678910111213141516 cvFolds = crossvalind('Kfold', labels, nrFolds); for i = 1