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SVM分类超平面,怎么用mAtlAB画出来超平面

例如cd(切换工作目录),dir(同ls,显示目录内文件列表)等。dir命令可以返回目录中的文件和文件夹列表,存在一个结构体数组中。 如果需要对一些数据文件进行批处理,而文件名又没有一定的规律,你可能需要借助于这个命令。

1 name 可以是变量名,如果存在,返回值 2 函数名、m 文件名,存在则返回值 3 mex 文件、dll 文件,存在则返回值 4 内嵌的函数,存在则返回值 5 p码文件 , 存在则返回值 6 目录,存在则返回值 7 路径,存在则返回值 8 Java class,存在则返回值!

Hyperplane(超平面)超过3维的,本来就没法画埃 如果是三维或是二维,那还是可以画的。三维可以用surf函数画平面,二维的可以用plot函数直线。 % draw plane: Ax+By+Cz+D=0 A=2; B=4; C=-3; D=4; [xx,yy]=meshgrid(-5:1:5,-5:1:5); zz=(-D-A*xx...

为y = dsolve('D2Y +4 *镝+ W * Y = 0','Y(0)= 0','镝(0)= 15','X') SYMS WX; Y1 =潜艇(Y,{W,X},{[1:3],[3:5]})

只有线性可分的2维情况,才能画出可视化图。 高维无法可视化 线性不可分的,由于已经映射到高维空间,而且是采用核函数,本身的映射函数不可知,所以在原空间中无法画出最优分类超平面。 但通过核函数映射后在 高维空间中的分类超平面的方程可知。

SVM有如下主要几个特点: (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射; (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心; (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类...

why c

线性的话,SVM得到超平面就是直线或平面,非线性的话通过核函数将其隐射到高维空间,在高维空间非线性问题转化为线性问题。

你可以试试,matlab 版本的那个svm工具包,如果你对C不太熟悉的话

matlab自带svmtrain,进去看help,照着例子做就懂了

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