【自编】在MATLAB中使用SM算法训练支持向量机（SVM）模型，并绘制SVM的决策边界

1.导入鸢尾花数据集：使用内置的鸢尾花数据集作为示例数据。选择数据集的前两个特征，并将类别标签调整为二元标签。
2.训练SVM模型：使用fitcsvm函数训练线性核函数的SVM模型，采用SMO求解器。
3.绘制样本点和支持向量：使用gscatter函数绘制样本点，并通过plot函数绘制支持向量的黑色圆点。
4.绘制决策边界：根据模型参数计算决策边界的斜率和截距，然后使用plot函数绘制决策边界的黑色虚线。
5.添加图例和标签：使用legend函数添加图例，使用xlabel和ylabel函数设置坐标轴标签，使用title函数设置图表标题。
6.预测新样本：定义新的样本数据，并使用predict函数预测其类别标签。
7.显示预测结果：使用disp函数显示预测结果。

文件列表：
Untitled5.m

运行例图：



在MATLAB中使用SM算法训练支持向量机（SVM）模型，并绘制SVM的决策边界.rar (724 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 100 积分)

2023-11-4 01:47 上传

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