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如何使用svmtrain进行数据分类预测

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在成都做网站、网站设计、外贸营销网站建设过程中,需要针对客户的行业特点、产品特性、目标受众和市场情况进行定位分析,以确定网站的风格、色彩、版式、交互等方面的设计方向。成都创新互联公司还需要根据客户的需求进行功能模块的开发和设计,包括内容管理、前台展示、用户权限管理、数据统计和安全保护等功能。

在安装了libsvm工具箱之后,使用svmtrain进行数据分类预测

%% 清空环境变量

close all;

clear;

clc;

format compact;

%% 数据提取

% 载入测试数据wine

% 包含的数据为classnumber = 3

% wine:178*13的矩阵

% wine_labes:178*1的列向量

load wine.mat;

%% 画出测试数据的box可视化图

figure;

如何使用svmtrain进行数据分类预测  

boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories);

title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);

xlabel('属性值','FontSize',12);

grid on;

%% 画出测试数据的分维可视化图

figure

如何使用svmtrain进行数据分类预测  

subplot(3,5,1);

hold on

for run = 1:178

    plot(run,wine_labels(run),'*');

end

xlabel('样本','FontSize',10);

ylabel('类别标签','FontSize',10);

title('class','FontSize',10);

for run = 2:14

    subplot(3,5,run);

    hold on;

    str = ['attrib ',num2str(run-1)];

    for i = 1:178

        plot(i,wine(i,run-1),'*');

    end

    xlabel('样本','FontSize',10);

    ylabel('属性值','FontSize',10);

    title(str,'FontSize',10);

end

%% 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;

如何使用svmtrain进行数据分类预测  

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;

读到这里,这篇“如何使用svmtrain进行数据分类预测”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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