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運行環境:Win9X/2000/XP/2003/

源碼語言:簡體中文

源碼類型:源碼程序 - 算法設計

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更新時間:2015-09-20 15:53:43

源碼簡介

%% 清空環境變量
clear all
clc

%% 導入數據
load BreastTissue_data.mat
% 隨機產生訓練集和測試集
n = randperm(size(matrix,1));
% 訓練集——80個樣本
train_matrix = matrix(n(1:80),:);
train_label = label(n(1:80),:);
% 測試集——26個樣本
test_matrix = matrix(n(81:end),:);
test_label = label(n(81:end),:);

%% 數據歸一化
[Train_matrix,PS] = mapminmax(train_matrix');
Train_matrix = Train_matrix';
Test_matrix = mapminmax('apply',test_matrix',PS);
Test_matrix = Test_matrix';

%% SVM創建/訓練(RBF核函數)

% 尋找最佳c/g參數——交叉驗證方法
[c,g] = meshgrid(-10:0.2:10,-10:0.2:10);
[m,n] = size(c);
cg = zeros(m,n);
eps = 10^(-4);
v = 5;
bestc = 1;
bestg = 0.1;
bestacc = 0;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        cmd = ['-v ',num2str(v),' -t 2',' -c ',num2str(2^c(i,j)),' -g ',num2str(2^g(i,j))];
        cg(i,j) = svmtrain(train_label,Train_matrix,cmd);    
        if cg(i,j) > bestacc
            bestacc = cg(i,j);
            bestc = 2^c(i,j);
            bestg = 2^g(i,j);
        end       
        if abs( cg(i,j)-bestacc )<=eps && bestc > 2^c(i,j)
            bestacc = cg(i,j);
            bestc = 2^c(i,j);
            bestg = 2^g(i,j);
        end              
    end
end
cmd = [' -t 2',' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
% 創建/訓練SVM模型
model = svmtrain(train_label,Train_matrix,cmd);

%% SVM仿真測試
[predict_label_1,accuracy_1] = svmpredict(train_label,Train_matrix,model);
[predict_label_2,accuracy_2] = svmpredict(test_label,Test_matrix,model);
result_1 = [train_label predict_label_1];
result_2 = [test_label predict_label_2];

%% 繪圖
figure
plot(1:length(test_label),test_label,'r-*')
hold on
plot(1:length(test_label),predict_label_2,'b:o')
grid on
legend('真實類別','預測類別')
xlabel('測試集樣本編號')
ylabel('測試集樣本類別')
string = {'測試集SVM預測結果對比(RBF核函數)';
          ['accuracy = ' num2str(accuracy_2(1)) '%']};
title(string)


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