本篇文章給大家談?wù)刴atlab自帶svm工具箱，以及matlab控制系統(tǒng)工具箱在哪對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，文章可能有點(diǎn)長(zhǎng)，但是希望大家可以閱讀完，增長(zhǎng)自己的知識(shí)，最重要的是希望對(duì)各位有所幫助，可以解決了您的問(wèn)題，不要忘了收藏本站喔。
matlab2018中svm如何測(cè)試數(shù)據(jù)
在Matlab2018中，可以使用svmclassify函數(shù)對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM模型進(jìn)行測(cè)試數(shù)據(jù)的分類。該函數(shù)需要輸入測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練好的SVM模型，輸出測(cè)試數(shù)據(jù)的分類結(jié)果。具體步驟為：首先加載訓(xùn)練好的SVM模型，然后加載測(cè)試數(shù)據(jù)，將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入svmclassify函數(shù)中進(jìn)行分類，最后輸出分類結(jié)果。需要注意的是，測(cè)試數(shù)據(jù)的格式必須與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的格式一致。
svmclassify與svmpredict的區(qū)別
MatLab自帶的SVM一共集成了兩個(gè)函數(shù)：svmtrain和svmclassify。前者用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)svm分類器，即svmStruct，后者用來(lái)使用前面訓(xùn)練好的svmStruct分類器進(jìn)行分類。
matlab數(shù)學(xué)建模的基本方法是
建模覆蓋的內(nèi)容很廣，可以分為兩大塊：優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)，因此建模方法也可以由這兩大塊劃分。
一.優(yōu)化：
智能算法:遺傳算法，粒子群算法，模擬退火算法，蟻群算法...
基礎(chǔ)優(yōu)化算法:目標(biāo)規(guī)劃，整數(shù)規(guī)劃...
排隊(duì)論
二.統(tǒng)計(jì)：
分類/聚類算法:k-means...
預(yù)測(cè):時(shí)間序列算法，灰色預(yù)測(cè)算法，指數(shù)平滑算法，
評(píng)價(jià):模糊綜合評(píng)價(jià)，信息熵評(píng)價(jià)，粗糙集,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，層次分析，
智能算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，svm...
回歸/擬合：多元線性擬合，最小二乘法
數(shù)據(jù)處理：小波變換
哪種版本matlab支持svmtrain
matlab2017b及其以后的版本，集成了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，支持svmtrain
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