matlab基于svm的分类程序

function [predict_2acc_test]=my_svm（MIXtrainMIXtestMIXpredDATAtrainDATAtestDATApredK）
%% 数据处理
p_train = MIXtrain‘;
t_train = DATAtrain‘;

p_test = MIXtest‘; 
t_test = DATAtest‘;

p_pred = MIXpred‘; 
t_pred = DATApred‘;
% 输入集
[pn_traininputps] = mapminmax（p_train‘01）;%归一化到0-1之间
pn_train = pn_train‘;
pn_test = mapminmax（‘apply‘p_test‘inputps）;
pn_test = pn_test‘;
pn_pred = mapminmax（‘apply‘p_pred‘inputps）;
pn_pred = pn_pred‘;
% 输出集
%[tn_trainoutputps] = mapminmax（t_train‘01）;
tn_train = t_train;
%tn_test = mapminmax（‘apply‘t_test‘outputps）;
tn_test = t_test;
%tn_pred = mapminmax（‘apply‘t_pred‘outputps）;
tn_pred = t_pred;
cmd = [‘ -t 2‘‘ -s 0 -p 0.01‘];%支持向量机参数设置
%http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html
model = svmtrain（tn_trainpn_traincmd）;%训练集训练支持向量机

%% SVM仿真预测
[predict_1error_1tt1] = svmpredict（tn_trainpn_trainmodel）;
[predict_2error_2tt2] = svmpredict（tn_testpn_testmodel）;
[predict_3error_3tt3] = svmpredict（tn_predpn_predmodel）;
% 反归一化
%predict_1 = mapminmax（‘reverse‘Predict_1outputps）;
%predict_2 = mapminmax（‘reverse‘Predict_2outputps）;
%predict_3 = mapminmax（‘reverse‘Predict_3outputps）;

% 结果对比
result_1 = [t_train predict_1];
result_2 = [t_test predict_2];

%% 绘图
predict_3%预测的值

      
figure（2）
plot（1:length（t_train）t_train‘r-*‘1:length（t_train）predict_1‘b:o‘）
grid on
legend（‘真实值‘‘预测值‘）
xlabel（‘样本编号‘）
ylabel（‘信号‘）

string_1 = {‘训练集预测结果对比‘;
           [‘准确率 = ‘ num2str（error_1（1））]};
title（string_1）
figure（3）
plot（1:length（t_test）predict_2‘r-*‘1:length（t_test）t_test‘b:o‘）
grid on
legend（‘预测值‘‘真实值‘）
xlabel（‘样本编号‘）
ylabel（‘信号‘）
string_2 = {‘测试集预测结果对比‘;
           [‘准确率 = ‘ num2str（error_2（1））]};
title（string_2）
filename201=[‘未优化SVM的测试数据对比，运行次数：‘ num2str（K）];
% 保存图
filename=[filename201‘.fig‘];
saveas（gcffilename‘fig‘）;% 保存
close（gcf）;
acc_test=error_2（1）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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