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2019-12-14, 20:13
您能否在Matlab中使用支持向量机（SVM）给出4类分类的示例，例如：
atribute_1 atribute_2 atribute_3 atribute_4 class 1 2 3 4 0 1 2 3 5 0 0 2 6 4 1 0 3 3 8 1 7 2 6 4 2 9 1 7 10 3
回答：
MATLAB目前不支持多类SVM。您可以使用svmtrain (http://www.mathworks.com/help/toolbox/bioinfo/ref/svmtrain.html) （2类）实现此目的，但是使用标准SVM软件包会容易得多。
我使用过LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) ，可以确认它非常易于使用。
%%# Your data D = [ 1 2 3 4 0 1 2 3 5 0 0 2 6 4 1 0 3 3 8 1 7 2 6 4 2 9 1 7 10 3]; %%# For clarity Attributes = D(:,1:4); Classes = D(:,5); train = [1 3 5 6]; test = [2 4]; %%# Train model = svmtrain(Classes(train),Attributes(train,:),'-s 0 -t 2'); %%# Test [predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(Classes(test), Attributes(test,:), model);
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/4976539)
atribute_1 atribute_2 atribute_3 atribute_4 class 1 2 3 4 0 1 2 3 5 0 0 2 6 4 1 0 3 3 8 1 7 2 6 4 2 9 1 7 10 3
回答：
MATLAB目前不支持多类SVM。您可以使用svmtrain (http://www.mathworks.com/help/toolbox/bioinfo/ref/svmtrain.html) （2类）实现此目的，但是使用标准SVM软件包会容易得多。
我使用过LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) ，可以确认它非常易于使用。
%%# Your data D = [ 1 2 3 4 0 1 2 3 5 0 0 2 6 4 1 0 3 3 8 1 7 2 6 4 2 9 1 7 10 3]; %%# For clarity Attributes = D(:,1:4); Classes = D(:,5); train = [1 3 5 6]; test = [2 4]; %%# Train model = svmtrain(Classes(train),Attributes(train,:),'-s 0 -t 2'); %%# Test [predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(Classes(test), Attributes(test,:), model);
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