svm_function.m

基于支持向量机算法的分类程序

clear;clc;
Sample1=[0.1 1.1; 6.8 7.1; -3.5 -4.1; 2.0 2.7; 4.1 2.8; 3.1 5.0; -0.8 -1.3; 0.9 1.2; 5.0 6.4; 3.9 4.0];
Sample2=[7.1 4.2; -1.4 -4.3; 4.5 0.0; 6.3 1.6; 4.2 1.9; 1.4 -3.2; 2.4 -4.0; 2.5 -6.1; 8.4 3.7; 4.1 -2.2];
Sample3=[-3.0 -2.9; 0.5 8.7; 2.9 2.1; -0.1 5.2; -4.0 2.2; -1.3 3.7; -3.4 6.2; -4.1 3.4; -5.1 1.6; 1.9 5.1;];
Sample4=[-2.0 -8.4; -8.9 0.2; -4.2 -7.7; -8.5 -3.2; -6.7 -4.0; -0.5 -9.2; -5.3 -6.7; -8.7 -6.4; -7.1 -9.7; -8.0 -6.3];

% Sample1=[-1 1; 1 1;1 2];
% Sample2=[-1 -1; 1 -1;-0 -2];

hold on
plot(Sample1(:,1),Sample1(:,2),'+')
plot(Sample2(:,1),Sample2(:,2),'o')
plot(Sample3(:,1),Sample3(:,2),'p')
plot(Sample4(:,1),Sample4(:,2),'s')
legend('1','2','3','4');
W=SVM_Training(Sample3,Sample2)
x=[-10:10];
y=(-W(1)*x-W(3))/W(2);
plot(x,y);
axis([-10 10 -10 10]);