使用最小二乘支持向量机实现数据分类的Matlab实现

使用最小二乘支持向量机实现数据分类的Matlab实现

最小二乘支持向量机是一种常用的分类算法，它可以通过对样本进行非线性映射，将非线性问题转化为线性问题，从而得到更好的分类效果。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Matlab实现最小二乘支持向量机，并提供相关的源代码。

首先，我们需要引入所需的Matlab工具箱。在Matlab命令窗口中输入以下命令来安装支持向量机工具箱：

>> addpath('libsvm-3.21\matlab');
>> savepath;

接下来，我们可以编写代码来生成一个简单的二分类问题样本集，并使用最小二乘支持向量机进行分类，具体代码如下：

% 生成样本数据
X = [rand(50,2)*2; rand(50,2)*2+2];  % 两个正态分布的样本数据
Y = [-ones(50,1); ones(50,1)];       % 样本标签
figure(1);scatter(X(:,1),X(:,2),10,Y,'filled');% 最小二乘支持向量机分类器
model = svmtrain(Y,X,'-s 1 -t 2 -d 2 -g 5');
[x1,x2] = meshgrid(0:0.01:4);
x_test = [x1(:),x2(:)];
[~,acc,~] = svmpredict(ones(size(x_test,1),1), x_test, model);
y_test = reshape(acc,size(x1));
figure(1);hold on;
contour(x1,x2,y_test,[0.5 0.5],'--k','LineWidth',2);

其中，X和

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