（原）Matlab的svmtrain和svmclassify
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http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5554551.html
参考网址：
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2222048.html
代码如下：
clc
clear all
close all data = load('data.txt');
% 为了svmtrain能使用'showplot',true，此处使用数据的前2维。
data = data(:, :);
% 由于svmtrain只能处理二分类问题，因而此处使用前100个数据。
data = data(:, :);
label = [ones(, ); zeros(, )]; trainData = data(:, :); % 每组前40个用于训练
trainData = [trainData; data(:, :)]; % 每组前40个用于训练
testData = data(:, :); % 每组后10个用于测试
testData = [testData; data(:, :)]; % 每组后10个用于测试 trainLabel = label(:, :); % 每组前40个用于训练
trainLabel = [trainLabel; label(:, :)]; % 每组前40个用于训练
testLabel = label(:, :); % 每组后10个用于测试
testLabel = [testLabel; label(:, :)]; % 每组后10个用于测试 % 将距离和类别传入svm中,trainLabel为标签，即类别,trainData为特征
svmModel = svmtrain(trainData, trainLabel,'kernel_function','linear','showplot',true);
predict_label = svmclassify(svmModel,testData,'showplot',true);
fprintf('使用svmclassify，正确率：%f\n' ,sum(predict_label==testLabel)/size(testLabel,)); %% 以下两种方式均使用linear核，其他的核还不清楚怎么算
testScale = [];
for c = :size(testData, )
testScale = [testScale, svmModel.ScaleData.scaleFactor(c) * (testData(:,c) + svmModel.ScaleData.shift(c))];
end % 方式1：使用矩阵形式
predictValMat = (svmModel.SupportVectors * testScale')' * svmModel.Alpha + svmModel.Bias; % 测试样本个数*1的列矩阵
predictValMat1 = ones(size(predictValMat));
predictValMat1(predictValMat>) = ;
fprintf('使用矩阵形式，正确率：%f\n' ,sum(predictValMat1==testLabel)/size(testLabel,)); % 方式2：一个一个计算
[m,n]=size(testScale);
predict_label2=zeros(m,);
for k = :size(testScale, )
% svmModel.SupportVectors为 支持向量个数*特征维数 的矩阵
% testScale(k, :)为 *特征维数 的行向量。
% svmModel.SupportVectors * testScale(k, :)'为 支持向量个数*1 的列矩阵
% (svmModel.SupportVectors * testScale(k, :)')' * svmModel.Alpha 即为 sum(w*x)
% predictVal为 sum(w*x)+b
predictVal = (svmModel.SupportVectors * testScale(k, :)')' * svmModel.Alpha + svmModel.Bias;
if predictVal>
predict_label2(k) = ;
else
predict_label2(k) = ;
end
end
fprintf('一个一个计算，正确率：%f\n' ,sum(predict_label2==testLabel)/size(testLabel,));
分类结果：
svmtrain后的结果（包含了svmclassify的结果），其中蓝色圈出来的点为分错的点。
实际上，如果4个特征都使用的话，对上面的程序，正确率为100%。
ps：测试数据为参考网址中给出的数据。
鹫尾花数据集共分为3类花（前50个样本为一类，中间50个样本为一类，后50个样本为一类。由于matlab的svmtrain只能处理二分类问题，因而程序中使用了前100个数据。其中，每组前40个用作训练，后10个用作测试。因而，训练样本80个，测试样本20个。除此之外，为了在调用svmtrain时能显示分类结果，该函数参数'showplot'设置为true。
data.txt如下：
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3.0 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5.0 3.6 1.4 0.2
5.4 3.9 1.7 0.4
4.6 3.4 1.4 0.3
5.0 3.4 1.5 0.2
4.4 2.9 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.1
5.4 3.7 1.5 0.2
4.8 3.4 1.6 0.2
4.8 3.0 1.4 0.1
4.3 3.0 1.1 0.1
5.8 4.0 1.2 0.2
5.7 4.4 1.5 0.4
5.4 3.9 1.3 0.4
5.1 3.5 1.4 0.3
5.7 3.8 1.7 0.3
5.1 3.8 1.5 0.3
5.4 3.4 1.7 0.2
5.1 3.7 1.5 0.4
4.6 3.6 1.0 0.2
5.1 3.3 1.7 0.5
4.8 3.4 1.9 0.2
5.0 3.0 1.6 0.2
5.0 3.4 1.6 0.4
5.2 3.5 1.5 0.2
5.2 3.4 1.4 0.2
4.7 3.2 1.6 0.2
4.8 3.1 1.6 0.2
5.4 3.4 1.5 0.4
5.2 4.1 1.5 0.1
5.5 4.2 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.1
5.0 3.2 1.2 0.2
5.5 3.5 1.3 0.2
4.9 3.1 1.5 0.1
4.4 3.0 1.3 0.2
5.1 3.4 1.5 0.2
5.0 3.5 1.3 0.3
4.5 2.3 1.3 0.3
4.4 3.2 1.3 0.2
5.0 3.5 1.6 0.6
5.1 3.8 1.9 0.4
4.8 3.0 1.4 0.3
5.1 3.8 1.6 0.2
4.6 3.2 1.4 0.2
5.3 3.7 1.5 0.2
5.0 3.3 1.4 0.2
7.0 3.2 4.7 1.4
6.4 3.2 4.5 1.5
6.9 3.1 4.9 1.5
5.5 2.3 4.0 1.3
6.5 2.8 4.6 1.5
5.7 2.8 4.5 1.3
6.3 3.3 4.7 1.6
4.9 2.4 3.3 1.0
6.6 2.9 4.6 1.3
5.2 2.7 3.9 1.4
5.0 2.0 3.5 1.0
5.9 3.0 4.2 1.5
6.0 2.2 4.0 1.0
6.1 2.9 4.7 1.4
5.6 2.9 3.6 1.3
6.7 3.1 4.4 1.4
5.6 3.0 4.5 1.5
5.8 2.7 4.1 1.0
6.2 2.2 4.5 1.5
5.6 2.5 3.9 1.1
5.9 3.2 4.8 1.8
6.1 2.8 4.0 1.3
6.3 2.5 4.9 1.5
6.1 2.8 4.7 1.2
6.4 2.9 4.3 1.3
6.6 3.0 4.4 1.4
6.8 2.8 4.8 1.4
6.7 3.0 5.0 1.7
6.0 2.9 4.5 1.5
5.7 2.6 3.5 1.0
5.5 2.4 3.8 1.1
5.5 2.4 3.7 1.0
5.8 2.7 3.9 1.2
6.0 2.7 5.1 1.6
5.4 3.0 4.5 1.5
6.0 3.4 4.5 1.6
6.7 3.1 4.7 1.5
6.3 2.3 4.4 1.3
5.6 3.0 4.1 1.3
5.5 2.5 4.0 1.3
5.5 2.6 4.4 1.2
6.1 3.0 4.6 1.4
5.8 2.6 4.0 1.2
5.0 2.3 3.3 1.0
5.6 2.7 4.2 1.3
5.7 3.0 4.2 1.2
5.7 2.9 4.2 1.3
6.2 2.9 4.3 1.3
5.1 2.5 3.0 1.1
5.7 2.8 4.1 1.3
6.3 3.3 6.0 2.5
5.8 2.7 5.1 1.9
7.1 3.0 5.9 2.1
6.3 2.9 5.6 1.8
6.5 3.0 5.8 2.2
7.6 3.0 6.6 2.1
4.9 2.5 4.5 1.7
7.3 2.9 6.3 1.8
6.7 2.5 5.8 1.8
7.2 3.6 6.1 2.5
6.5 3.2 5.1 2.0
6.4 2.7 5.3 1.9
6.8 3.0 5.5 2.1
5.7 2.5 5.0 2.0
5.8 2.8 5.1 2.4
6.4 3.2 5.3 2.3
6.5 3.0 5.5 1.8
7.7 3.8 6.7 2.2
7.7 2.6 6.9 2.3
6.0 2.2 5.0 1.5
6.9 3.2 5.7 2.3
5.6 2.8 4.9 2.0
7.7 2.8 6.7 2.0
6.3 2.7 4.9 1.8
6.7 3.3 5.7 2.1
7.2 3.2 6.0 1.8
6.2 2.8 4.8 1.8
6.1 3.0 4.9 1.8
6.4 2.8 5.6 2.1
7.2 3.0 5.8 1.6
7.4 2.8 6.1 1.9
7.9 3.8 6.4 2.0
6.4 2.8 5.6 2.2
6.3 2.8 5.1 1.5
6.1 2.6 5.6 1.4
7.7 3.0 6.1 2.3
6.3 3.4 5.6 2.4
6.4 3.1 5.5 1.8
6.0 3.0 4.8 1.8
6.9 3.1 5.4 2.1
6.7 3.1 5.6 2.4
6.9 3.1 5.1 2.3
5.8 2.7 5.1 1.9
6.8 3.2 5.9 2.3
6.7 3.3 5.7 2.5
6.7 3.0 5.2 2.3
6.3 2.5 5.0 1.9
6.5 3.0 5.2 2.0
6.2 3.4 5.4 2.3
5.9 3.0 5.1 1.8
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