SVM分类的一个例子

SVM分类的过程：

1、选定训练集和测试集------------------->数据的预处理---------------------------------》训练SVM----------------------------------》预测测试集------------------------》分类的正确率

<span style="font-size:18px;">close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据提取

% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量
load chapter12_wine.mat;
% 选定训练集和测试集

% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集
train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];
% 相应的训练集的标签也要分离出来
train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];
% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集
test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];
% 相应的测试集的标签也要分离出来
test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];

%% 数据预处理
% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间

[mtrain,ntrain] = size(train_wine);
[mtest,ntest] = size(test_wine);

dataset = [train_wine;test_wine];
% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数
[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);
dataset_scale = dataset_scale';

train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);
test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );
%% SVM网络训练
model = svmtrain(train_wine_labels', train_wine, '-c 2 -g 1');

%% SVM网络预测
[predict_label, accuracy] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);

%% 结果分析

% 测试集的实际分类和预测分类图
% 通过图可以看出只有一个测试样本是被错分的
figure;
hold on;
plot(test_wine_labels,'o');
plot(predict_label,'r*');
xlabel('测试集样本','FontSize',12);
ylabel('类别标签','FontSize',12);
legend('实际测试集分类','预测测试集分类');
title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12);
grid on;
</span>