show_svm.m

来自「SVM algorithm in matlab.」· M 代码 · 共 33 行

function show_SVM(Samples,Labels,Zakresy,xsup,w,b,kernel,kerneloption);
% Zakresy = [Xmin Xmax Ymin Ymax];
I1=find(Labels==1);
I2=find(Labels==-1);
plot(Samples(1,:),Samples(2,:),'ow'); hold on;
if nargin==3
    plot(Samples(1,I1),Samples(2,I1),'.r'); plot(Samples(1,I1),Samples(2,I1),'ow');
    plot(Samples(1,I2),Samples(2,I2),'.b'); plot(Samples(1,I2),Samples(2,I2),'ow');
else
    i=0; 
    Samples2=[];
    Krokx=(Zakresy(2)-Zakresy(1))/100;
    Kroky=(Zakresy(4)-Zakresy(3))/100;
    for x=Zakresy(1)+Krokx:Krokx:Zakresy(2)-Krokx;
        for y=Zakresy(3)+Kroky:Kroky:Zakresy(4)-Kroky;
            i=i+1;
            Samples2(:,i)=[x,y]';
        end
    end
    Labels2 = svmval(Samples2',xsup,w,b,kernel,kerneloption)
    %Labels2=osuSVMClass(Samples2,xsup,w,b,kernel,kerneloption);
    I12=find(Labels2>=0);
    I22=find(Labels2<0);
    plot(Samples2(1,I12),Samples2(2,I12),'.','Markersize',20,'Color',[0.66 0 0]);
    plot(Samples2(1,I22),Samples2(2,I22),'.','Markersize',20,'Color',[0 0 0.66]); 
    plot(Samples(1,I1),Samples(2,I1),'.r'); plot(Samples(1,I1),Samples(2,I1),'ow');
    plot(Samples(1,I2),Samples(2,I2),'.b'); plot(Samples(1,I2),Samples(2,I2),'ow');
    plot(xsup(:,1),xsup(:,2),'sw');
end

set(gca,'Color',[0 0 0]);
axis(Zakresy);
hold off