matlab多分类支持向量机算法,支持向量机(SVM)多分类matlab程序代码

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1、%模型训练及数据整理model_12=svmtrain(class_12_label,class_12_value);model_13=svmtrain(class_13_label,class_13_value);model_14=svmtrain(class_14_label,class_14_value);model_23=svmtrain(class_23_label,class_23_value);model_24=svmtrain(class_24_label,class_24_value);model_34=svmtrain(class_34_label,class_34_val。

2、ue);%predict_labe1,accuracy_1,dec_values_1 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_12);predict_labe2,accuracy_2,dec_values_2 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_13);predict_labe3,accuracy_3,dec_values_3 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_14);predict。

3、_labe4,accuracy_4,dec_values_4 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_23);predict_labe5,accuracy_5,dec_values_5 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_24);predict_labe6,accuracy_6,dec_values_6 =svmpredict(test_scale_label, test_scale_value, model_34);predict_labe7=predi。

4、ct_labe1,predict_labe2,predict_labe3,predict_labe4,predict_labe5,predict_labe6;m,n=size(predict_labe7);predict_labe=zeros(m,1);for i=1:mn1=0;n2=0;n3=0;n4=0;for j=1:nif predict_labe7(i,j)=1n1=n1+1;elseif predict_labe7(i,j)=2n2=n2+1;elseif predict_labe7(i,j)=3n3=n3+1;elseif predict_labe7(i,j)=4n4=n4+1;endendend endendB=n1 n2 n3 n4;max=B(1,1) ; predict_labe(i,1)=1;for k=1:3if max=B(1,k+1)max=B(1,k+1);predict_labe(i,1)=k+1;endendend%count=0;for p=1:mif test_scale_label(p,1)=predict_labe(p,1)count=count+1;endendq=count/m;disp(num2str(q*100),%)科教兴国2 / 2。