（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：

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data = load('data.txt');
% 为了svmtrain能使用'showplot',true，此处使用数据的前2维。
data = data(:, 1:2); 
% 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(1:100, :);
label = [ones(50, 1); zeros(50, 1)];

trainData = data(1:40, :);                  % 每组前40个用于训练
trainData = [trainData; data(51:90, :)];    % 每组前40个用于训练
testData = data(41:50, :);                  % 每组后10个用于测试
testData = [testData; data(91:100, :)];     % 每组后10个用于测试

trainLabel = label(1:40, :);                % 每组前40个用于训练
trainLabel = [trainLabel; label(51:90, :)]; % 每组前40个用于训练
testLabel = label(41:50, :);                % 每组后10个用于测试
testLabel = [testLabel; label(91:100, :)];  % 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
' ,sum(predict_label==testLabel)/size(testLabel,1));

%% 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 = 1:size(testData, 2)
    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>0) = 0;
fprintf('使用矩阵形式，正确率：%f
' ,sum(predictValMat1==testLabel)/size(testLabel,1));

% 方式2：一个一个计算
[m,n]=size(testScale);
predict_label2=zeros(m,1); 
for k = 1:size(testScale, 1)
    % svmModel.SupportVectors为 支持向量个数*特征维数 的矩阵
    % testScale(k, :)为 1*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>0
       predict_label2(k) = 0;
    else
       predict_label2(k) = 1;
    end
end
fprintf('一个一个计算，正确率：%f
' ,sum(predict_label2==testLabel)/size(testLabel,1));

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