svm算法matlab代码(matlab svmclassify)

本篇文章给大家谈谈svm算法matlab代码，以及matlab svmclassify对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、在matlab里如何获得一个矩阵的行数或列数
• 2、matlab中用svm如何做多类别分类(R2013a)?
• 3、安装了libsvm,matlab自带的svmtrain怎么用
• 4、matlab里用Libsvm得到模型但是无法得到预测精度
• 5、可以使用的支持向量机(SVM)MATLAB程序,最好是和粒子群算法(PSO)或者遗...
• 6、如何对图像做分类器训练matlab代码

在matlab里如何获得一个矩阵的行数或列数

在matlab命令行窗口中输入a=[1 2 3；2 3 4；3 4 5；4 5 6]，按回车键，百新建一个4行4列的新矩阵。通过a(：，1：2)提取矩阵的1，2列，可以根据需要提取某度几列。

使用matlab，可以对矩阵直接得到矩阵的一行或者一列，也可以打印出来。假设已经定义了矩阵A，若提取A的第二行重新组成一个行向量，可以使用A(2，：)进行提取，对于列向量的提取同理。

打开matlab，在命令行窗口中输入a=[1 2 3 4；4 5 6 7；1 2 3 4]，按回车键创建一个3行4列的矩阵。如果想获取矩阵第2行第3列的数据，输入a(2，3)。

或者行数m=size(A，1)，列数n=size(A，2)；若是一维矩阵，则除了上述方法外还可以用n=length(A)；也可得出元素个数。

首先，打开MATLAB命令行窗口，输入a = [1 2 3； 4 5 6； 7 8 9； 6 4 7]创建一个a矩阵，如下图所示，然后进入下一步。

首先需要打开MATLAB软件。在打开的MATLAB软件中输入一个矩阵A=[1 2；3 4]。输入完成之后按回车键，输出A。然后需要定义一个向量为z=[5 6]。定义完成之后，定义新的矩阵名字为Anew。

matlab中用svm如何做多类别分类(R2013a)?

1、你好！1 v 1 实现的多分类（一对一法（one-versus-one，简称1-v-1 SVMs）。）Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频。

2、首先双击桌面matlab图标，打开matlab软件。然后在打开的软件中，点击左上角新建m文件。然后输入如图所示的代码。最后点击运行程序，即可输出两幅图像像素点。

3、好像是吧？当多分类的时候还要改成1v1的，然后再去投票决定，挺麻烦的。但是大家一般用台湾大学林智仁的libsvm，而不用matlab自带的svm工具箱。libsvm工具包是可以进行多分类的，操作也很简单。

4、这里要多说一些，如果你原本的数据集合的标签不是数值型的（比如a、b、c）那么你完全可以通过某种转换映射将不是数值型的标签转换成数值型的。

5、将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起，最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵，由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的，故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的。然后你就可以使用SVM了。。

安装了libsvm,matlab自带的svmtrain怎么用

1、也可以自定义成其他的）一般说来你需要收集样本集和所需要分的组，然后选择一个合适的核函数，然后使用svmtrain来训练支持向量机。训练完毕后使用svmclassify分类。详细信息可以在Matlab command window输入doc SVM查看。

2、如果有进行重命名的，以后使用LIBSVM时一律使用libsvmtrain和libsvmpredict这两个名字进行调用。 添加路径为了以后使用的方便，建议把LIBSVM的编译好的文件所在路径(如C：\libsvm-17\matlab)添加到Matlab的搜索路径中。

3、选择svm工具箱所在的目录。选择完成后，回到“Set Path”对话框，多了以下一些目录路径，然后点击“Save”和“Close”即可。回到matlab主界面，输入svmtrain即可测试libsvm工具箱是否安装成功，出现如下提示信息，则安装成功。

4、运行matlab， 转到libsvm的解压目录下的matlab 在matlab中输入mex -setup 接下来会选择一下东西，随意，自己看看就可以选了。

matlab里用Libsvm得到模型但是无法得到预测精度

但是还有另外一个原因，就是数据的格式不太对。 解析出错了。第三个原因就是python里计算的精度比较高。 而借助了libsvm后数据的精度变低了。你说的准确率应该是算法结果的准确率。

出现这种情况的可能原因有以下几个： 数据输入错误：SVM训练需要准备好一定数量的训练样本，而且必须满足一定的数据格式要求。如果数据输入错误，可能会导致索引超出矩阵维度的错误。

你要确定你要做拟合还是分类，从问题中没大看出来，-s的参数选择至关重要，1，2为分类，3，4为拟合。

出现Usage提示表明你给svmpredict的参数有问题，预测程序没有运行，而是输出提示信息就返回了。请仔细检查各参数，尤其是矩阵的尺寸是否正确。

可以使用的支持向量机(SVM)MATLAB程序,最好是和粒子群算法(PSO)或者遗...

1、支持向量机(SVM)就是一个二分类器，具体原理网上搜一下就知道了。svm有现成的matlab程序，网上可以下载，也有使用方法。用处简单的来说就是先给定一些训练数据，送入svm进行训练，然后再拿训练后的数据对测试数据进行预测。

2、SVM - support vector machine， 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。

3、testing_instance_matrix， model， libsvm_options)因此，你要么返回一个predicted_label，要么返回三个。

4、支持向量机 ，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为 特征空间 上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

5、SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，这在某种意义上避免了“维数灾难”。 小样本集上分类效果通常比较好。

6、） 对数据进行简单的缩放操作；3） 考虑选用RBF 核函数；4） 采用交叉验证选择最佳参数C与g ；5） 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；6） 利用获取的模型进行测试与预测。

如何对图像做分类器训练matlab代码

首先双击桌面matlab图标，打开matlab软件。然后在打开的软件中，点击左上角新建m文件。然后输入如图所示的代码。最后点击运行程序，即可输出两幅图像像素点。

你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

“与逻辑”线性分类器的设计与逻辑的真值表和逻辑值分布如下所示：其中“o”表示逻辑0，“*”表示逻辑“1”。

(a) 要修改预训练模型的最后三层，可以在代码中指定要保留的层数，并使用新的全连接层、softmax层和分类层来替换原来的层。

然后再MATLAB选择File-》New-》M-File打开，找到你的文件打开就行 出现下面这个界面，点击其中绿色三角形即可运行 至于注释，你的代码中已经很到位了，就是前面几行错开了。

分类器性能评价方法见：http：//blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/44604001基本的Bayes分类器实现这里将在MATLAB中实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，假设两个模式类的分布均为高斯分布。

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