Simulación de clasificación de datos basada en máquina de vectores de soporte (SVM) en MATLAB
Support Vector Machine (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático comúnmente utilizado para problemas de clasificación y regresión de datos. En MATLAB, podemos utilizar funciones y cajas de herramientas integradas para implementar SVM y realizar experimentos de simulación sobre clasificación de datos. Este artículo presentará cómo realizar la simulación de clasificación de datos SVM en MATLAB, incluido el proceso de capacitación y prueba, y proporcionará el código fuente correspondiente.
Primero, necesitamos preparar datos de entrenamiento y prueba. Supongamos que tenemos un conjunto de datos bidimensional que contiene muestras de dos categorías. Podemos utilizar la función Generar conjunto de datos de MATLAB para mvnrndgenerar datos distribuidos gaussianos y etiquetar manualmente sus categorías. He aquí un ejemplo:
% 生成训练数据
rng(1); % 设置随机种子，以确保结果可复现
n = 50; % 每个类别的样本数量
mu1 =