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来自「模式识别,对iris数据进行分类,svm算法」· M 代码 · 共 17 行

clear all;
clc;
Iris=readata();
Kerneltype='linear';  %% linear   poly   gauss
C=100;
Sigma=2;
[SV1 SV2 SV3 A1 A2 A3 T1 T2 T3]=SVMIris(Iris,Kerneltype,C,Sigma); %%训练样本是多少还要自己在这个子程序中选定

%%生成测试样本 Testdata 后可用下列语句测试它的类别
% Testdata  是一个样本,  需要你自己去生成


SVMlabel1=MyPRSVM(SV1,A1,T1,Testdata,Kerneltype,Sigma);
SVMlabel2=MyPRSVM(SV2,A2,T2,Testdata,Kerneltype,Sigma);
SVMlabel3=MyPRSVM(SV3,A3,T3,Testdata,Kerneltype,Sigma);
% 看这三个标签谁大于0,如果它大于0它就属于谁,但是这里面会有重叠的不好解决