经典SVM算法matlab程序

【实例简介】
经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。
【实例截图】
【核心代码】
经典SVM算法matlab程序
└── 经典SVM算法matlab程序
├── svm
│   ├── binomial.m
│   ├── centrefig.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── Examples
│   │   ├── Classification
│   │   │   ├── iris1v23.mat
│   │   │   ├── iris2v13.mat
│   │   │   ├── iris3v12.mat
│   │   │   ├── linsep.mat
│   │   │   └── nlinsep.mat
│   │   └── Regression
│   │   ├── example.mat
│   │   ├── sinc.mat
│   │   └── titanium.mat
│   ├── newsvm.zip
│   ├── nobias.m
│   ├── Optimiser
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── pr_loqo.c
│   │   ├── pr_loqo.h
│   │   ├── qp.c
│   │   └── qp.dll
│   ├── qp.dll
│   ├── README
│   ├── softmargin.m
│   ├── svcerror.m
│   ├── svcinfo.m
│   ├── svc.m
│   ├── svcoutput.m
│   ├── svcplot.m
│   ├── svdatanorm.m
│   ├── svkernel.m
│   ├── svrerror.m
│   ├── svr.m
│   ├── svroutput.m
│   ├── svrplot.m
│   ├── svtol.m
│   ├── uiclass.m
│   ├── uiclass.mat
│   ├── uiregress.m
│   └── uiregress.mat
└── SVM_luzhenbo
├── Classification_stprtool.m
├── Classification_SVM_SteveGunn.m
├── codelssvm.m
├── initlssvm.m
├── kernel_matrix.m
├── LS_SVMlab
│   ├── AFE.m
│   ├── bay_errorbar.m
│   ├── bay_initlssvm.m
│   ├── bay_lssvmARD.m
│   ├── bay_lssvm.m
│   ├── bay_modoutClass.m
│   ├── bay_optimize.m
│   ├── bay_rr.m
│   ├── buffer.mc
│   ├── changelssvm.m
│   ├── Classifacation_fourfaults.m
│   ├── Classification_fourfaults_4000_6000.m
│   ├── Classification_LS_SVMlab.m
│   ├── codedist_bay.m
│   ├── codedist_hamming.m
│   ├── codedist_loss.m
│   ├── code_ECOC.m
│   ├── codelssvm.m
│   ├── code.m
│   ├── code_MOC.m
│   ├── code_OneVsAll.m
│   ├── code_OneVsOne.m
│   ├── Contents.m
│   ├── crossvalidate.m
│   ├── deltablssvm.m
│   ├── democlass.m
│   ├── demo_fixedclass.m
│   ├── demo_fixedsize.m
│   ├── demofun.m
│   ├── demomodel.m
│   ├── demo_yinyang.m
│   ├── denoise_kpca.m
│   ├── eign.m
│   ├── gridsearch.m
│   ├── initlssvm.m
│   ├── kentropy.m
│   ├── kernel_matrix.m
│   ├── kpca.m
│   ├── latentlssvm.m
│   ├── leaveoneout_lssvm.m
│   ├── leaveoneout.m
│   ├── linesearch.m
│   ├── linf.m
│   ├── lin_kernel.m
│   ├── lssvm1024.dll
│   ├── lssvm256.dll
│   ├── lssvm64.dll
│   ├── lssvm.dll
│   ├── lssvmFILE1024.exe
│   ├── lssvmFILE256.exe
│   ├── lssvmFILE64.exe
│   ├── lssvmFILE.exe
│   ├── lssvmFILE.m
│   ├── LS-SVMlab Toolbox User's Guide.pdf
│   ├── lssvmMATLAB.m
│   ├── medae.m
│   ├── misclass.m
│   ├── MLP_kernel.m
│   ├── mse1.m
│   ├── phitures.dll
│   ├── plotlssvm.m
│   ├── poly_kernel.m
│   ├── postlssvm.m
│   ├── predict.m
│   ├── prelssvm.m
│   ├── RBF_kernel.m
│   ├── rcrossvalidate.m
│   ├── ridgeregress.m
│   ├── robustlssvm.m
│   ├── roc.m
│   ├── simclssvm1024.dll
│   ├── simclssvm256.dll
│   ├── simclssvm64.dll
│   ├── simclssvm.dll
│   ├── simFILE1024.exe
│   ├── simFILE256.exe
│   ├── simFILE64.exe
│   ├── simFILE.exe
│   ├── simFILE.m
│   ├── simlssvm.m
│   ├── sparselssvm.m
│   ├── trainlssvm.m
│   ├── trimmedmse.m
│   ├── tunelssvm.m
│   ├── validate.m
│   ├── windowize.m
│   └── windowizeNARX.m
├── lssvmMATLAB.m
├── OSU_SVM3.00
│   ├── Classification_OSU_SVM.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── data1.txt
│   ├── demo
│   │   ├── c_clademo.m
│   │   ├── c_lindemo.m
│   │   ├── cmap.mat
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── c_poldemo.m
│   │   ├── c_rbfdemo.m
│   │   ├── c_svcdemo.m
│   │   ├── DemoData_class.mat
│   │   ├── DemoData_test.mat
│   │   ├── DemoData_train.mat
│   │   ├── demos.m
│   │   ├── LinearSVC.m
│   │   ├── mexSVMClass.dll
│   │   ├── mexSVMClass.m
│   │   ├── mexSVMClass.mexglx
│   │   ├── mexSVMClass.mexhp7
│   │   ├── mexSVMClass.mexsol
│   │   ├── mexSVMTrain.dll
│   │   ├── mexSVMTrain.m
│   │   ├── mexSVMTrain.mexglx
│   │   ├── mexSVMTrain.mexhp7
│   │   ├── mexSVMTrain.mexsol
│   │   ├── Normalize.m
│   │   ├── one_rbfdemo.m
│   │   ├── one_RbfSVC.m
│   │   ├── osusvmdemo.m
│   │   ├── PolySVC.m
│   │   ├── RbfSVC.m
│   │   ├── Scale.m
│   │   ├── SVMClassifier.mat
│   │   ├── SVMClass.m
│   │   ├── SVMPlot2.m
│   │   ├── SVMPlot.m
│   │   ├── SVMTest.m
│   │   ├── SVMTrain.m
│   │   ├── u_clademo.m
│   │   ├── u_lindemo.m
│   │   ├── u_LinearSVC.m
│   │   ├── u_poldemo.m
│   │   ├── u_PolySVC.m
│   │   ├── u_rbfdemo.m
│   │   ├── u_RbfSVC.m
│   │   └── u_svcdemo.m
│   ├── demos.m
│   ├── LinearSVC.m
│   ├── mexSVMClass.dll
│   ├── mexSVMClass.m
│   ├── mexSVMClass.mexglx
│   ├── mexSVMClass.mexhp7
│   ├── mexSVMClass.mexsol
│   ├── mexSVMTrain.dll
│   ├── mexSVMTrain.m
│   ├── mexSVMTrain.mexglx
│   ├── mexSVMTrain.mexhp7
│   ├── mexSVMTrain.mexsol
│   ├── Normalize.m
│   ├── one_RbfSVC.m
│   ├── pdfSVC.asv
│   ├── pdfSVC.m
│   ├── PolySVC.m
│   ├── RbfSVC.m
│   ├── Scale.m
│   ├── SVMClassifier.mat
│   ├── SVMClass.m
│   ├── SVMPlot2.m
│   ├── SVMPlot.m
│   ├── SVMTest.m
│   ├── SVMTrain.m
│   ├── TryUseIt
│   │   ├── Classification_3faults.m
│   │   ├── Classification_entropy.m
│   │   ├── Classification_OSU_SVM.m
│   │   ├── Classification_SvmRbf.m
│   │   ├── c_rbfdemo.asv
│   │   ├── c_rbfdemo.m
│   │   ├── DemoData_test.mat
│   │   ├── DemoData_train.mat
│   │   ├── mexSVMClass.dll
│   │   ├── mexSVMClass.m
│   │   ├── mexSVMTrain.dll
│   │   ├── mexSVMTrain.m
│   │   ├── RbfSVC.m
│   │   ├── SVMClassifier.mat
│   │   ├── SVMTest.m
│   │   └── SVMTrain.m
│   ├── u_LinearSVC.m
│   ├── u_PolySVC.m
│   ├── u_RbfSVC.m
│   └── 光谱数据.txt
├── pdfSVC.m
├── postlssvm.m
├── prelssvm.m
├── Regression_LS_SVMlab.m
├── Regression_SVM_SteveGunn.m
├── simlssvm.m
├── stprtool
│   ├── bayes
│   │   ├── bayescln.m
│   │   ├── bayescln.m~
│   │   ├── bayesdemo1.m
│   │   ├── bayesdemo2.m
│   │   ├── bayesdemo3.m
│   │   ├── bayeserr.m
│   │   ├── bayesnd.m
│   │   ├── bhattach.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── gaussc2b.mat
│   │   ├── gaussc2.mat
│   │   └── pbayescln.m
│   ├── Contents.m
│   ├── Contents.m~
│   ├── datasets
│   │   ├── ascii2xi.m
│   │   ├── ascii2xi.m~
│   │   ├── checkdat.m
│   │   ├── chgnum.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── Contents.m~
│   │   ├── creatset.m
│   │   ├── datafiles.m
│   │   ├── dataid.m
│   │   ├── img2xi.m
│   │   ├── img2x.m
│   │   ├── nmix.m
│   │   ├── norm2file.m
│   │   ├── pgm2xi.m
│   │   ├── pgm2x.m
│   │   ├── pgm2x.m~
│   │   ├── pimg.m
│   │   ├── pimg.m~
│   │   ├── sortxi.m
│   │   ├── x2img.m
│   │   ├── x2pgm.m
│   │   └── xi2file.m
│   ├── generalp
│   │   ├── acov.m
│   │   ├── cerror.m
│   │   ├── cliplin1.m
│   │   ├── cliplin2.m
│   │   ├── clrchild.m
│   │   ├── cmp1.mat
│   │   ├── cmpwin.m
│   │   ├── color.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── crossval.m
│   │   ├── ellips.m
│   │   ├── erfc2.m
│   │   ├── fig2eps.m
│   │   ├── getaxis.m
│   │   ├── itosgn.m
│   │   ├── kernel1.m
│   │   ├── knnclass.c
│   │   ├── knnclass.m
│   │   ├── knnclass.m~
│   │   ├── knnclass.mexlx
│   │   ├── mahalan.m
│   │   ├── marker.m
│   │   ├── multi2dicho.m
│   │   ├── normald.m
│   │   ├── pdiscrim.m
│   │   ├── pdiscrim.m~
│   │   ├── pline.m
│   │   ├── pnmix.m
│   │   ├── pnormal.m
│   │   ├── ppatterns.m
│   │   ├── ppoints.m
│   │   ├── randpds.m
│   │   ├── setaxis.m
│   │   └── sgntoi.m
│   ├── learning
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── minimax
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── mmdata1.mat
│   │   │   ├── mmdata2.mat
│   │   │   ├── mmdemo.m
│   │   │   └── mmln.m
│   │   └── unsuper
│   │   ├── clusters2.mat
│   │   ├── clusters2over.mat
│   │   ├── clusters4.mat
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── mix4init1.mat
│   │   ├── mix4init2.mat
│   │   ├── mln.m
│   │   ├── unsudemo.m
│   │   ├── unsund.m
│   │   └── unsuni.m
│   ├── linear
│   │   ├── anderson
│   │   │   ├── andrdata1.mat
│   │   │   ├── andrdata2.mat
│   │   │   ├── andrdemo.m
│   │   │   ├── andrerr.m
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── eanders.m
│   │   │   ├── ganders2.m
│   │   │   ├── ganders.m
│   │   │   ├── ganders.m~
│   │   │   ├── gatx0.m
│   │   │   ├── gganders2.m
│   │   │   ├── gganders.m
│   │   │   ├── mineps.m
│   │   │   ├── mineps.m~
│   │   │   ├── minepsrt.m
│   │   │   ├── minepsvl.m
│   │   │   ├── oanders.m
│   │   │   ├── pandr2df.m
│   │   │   ├── pandr2d.m
│   │   │   ├── pok1.mat
│   │   │   └── testandr.m
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── ctransf.m
│   │   ├── finite
│   │   │   ├── and.mat
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── csvm.m
│   │   │   ├── ekozinec2.m
│   │   │   ├── ekozinec.m
│   │   │   ├── kozinec.m
│   │   │   ├── lindemo.m
│   │   │   ├── linsep1.mat
│   │   │   ├── linsep2.mat
│   │   │   ├── linsep3.mat
│   │   │   ├── linsvm.m
│   │   │   ├── nonsep1.mat
│   │   │   ├── perceptr.m
│   │   │   ├── testdich.m
│   │   │   └── xor.mat
│   │   ├── fisher
│   │   │   ├── Contents.m
│   │   │   ├── fishdemo.m
│   │   │   ├── fisherk.m
│   │   │   ├── fisherp.m
│   │   │   ├── fiveclasses.mat
│   │   │   ├── fourclasses.mat
│   │   │   ├── pfish2d.m
│   │   │   └── sixclasses.mat
│   │   ├── homog2.m
│   │   ├── ictransf.m
│   │   └── linclass.m
│   ├── modiflog.txt
│   ├── noname.mat
│   ├── pca
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── ecov.m
│   │   ├── kernelpca.m
│   │   ├── kernelpca.m~
│   │   ├── kpcademo1.m
│   │   ├── kpcademo1.m~
│   │   ├── pcademo1.m
│   │   ├── pcaexam1.mat
│   │   ├── pcaexam2.mat
│   │   ├── pkernelpca.m
│   │   └── spca.m
│   ├── quadrat
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── l2q2d.m
│   │   ├── pquad2d.m
│   │   ├── qtransf.m
│   │   ├── quad2d.m
│   │   ├── quademo.m
│   │   ├── threeclstr.mat
│   │   └── twocircles.mat
│   ├── readme.txt
│   ├── setpath.m
│   └── svm
│   ├── Contents.m
│   ├── data1.mat
│   ├── ka.m
│   ├── kdist.m
│   ├── kernel.c
│   ├── kernel.h
│   ├── kernelskf.c
│   ├── kernelskf.c~
│   ├── kernelskf.dll
│   ├── kernelskf.m
│   ├── kernelskf.mexlx
│   ├── kernelsk.m
│   ├── kerskfmat.m
│   ├── kgilbert.c
│   ├── kgilbert.dll
│   ├── kgilbert.mexlx
│   ├── kmatrix.c
│   ├── kmatrix.m
│   ├── kmatrix.mexlx
│   ├── kperceptr.m
│   ├── linsep1.mat
│   ├── m2o_smo.c
│   ├── m2o_smo.dll
│   ├── m2osmo.m
│   ├── m2osmo.m~
│   ├── m2o_smo.mexlx
│   ├── m2o_sor.c
│   ├── m2o_sor.dll
│   ├── m2osor.m
│   ├── m2osor.m~
│   ├── m2o_sor.mexlx
│   ├── minballdemo1.m
│   ├── minballdemo1.m~
│   ├── minball.m
│   ├── multisvm1.mat
│   ├── multisvmdemo1.m
│   ├── multisvmdemo1.m~
│   ├── noname.mat
│   ├── nonlinsep1.mat
│   ├── nonlinsep2.mat
│   ├── oaaclass.m
│   ├── oaasmo.m
│   ├── oaoclass.m
│   ├── oaogilbert.m
│   ├── oaogilbert.m~
│   ├── oaoksk.m
│   ├── oaoksk.m~
│   ├── oaoromma.m
│   ├── oaoromma.m~
│   ├── oaosmo2.m
│   ├── oaosmo2.m~
│   ├── oaosvmlight.m
│   ├── oaosvmlight.m~
│   ├── pkdist.m
│   ├── poaasvm.m
│   ├── problem1.mat
│   ├── problem2.mat
│   ├── psvm.m
│   ├── psvm.m~
│   ├── romma.c
│   ├── romma.dll
│   ├── romma.mexlx
│   ├── smo2.c
│   ├── smo2.dll
│   ├── smo2.mexlx
│   ├── smo.c
│   ├── smo.dll
│   ├── smoker.c
│   ├── smoker.dll
│   ├── smoker_l1o.c
│   ├── smoker_l1o.dll
│   ├── smoker_l1o.m
│   ├── smoker_l1o.mexlx
│   ├── smoker.m
│   ├── smoker.mexlx
│   ├── smo.m
│   ├── smomat.m
│   ├── smo.mexlx
│   ├── svm2mot.m
│   ├── svmclass2.c
│   ├── svmclass2.c~
│   ├── svmclass2.dll
│   ├── svmclass2.m
│   ├── svmclass2.mexlx
│   ├── svmclass.m
│   ├── svmdemo.m
│   ├── svmhyper.m
│   ├── svmlight.m
│   ├── svmmot.m
│   ├── tmp_examples.txt
│   ├── tmp_verb.txt
│   └── xi2svmlight.m
├── SVM_SteveGunn
│   ├── binomial.m
│   ├── centrefig.m
│   ├── Classification_SVM_SteveGunn.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── Examples
│   │   ├── Classification
│   │   │   ├── iris1v23.mat
│   │   │   ├── iris2v13.mat
│   │   │   ├── iris3v12.mat
│   │   │   ├── linsep.mat
│   │   │   └── nlinsep.mat
│   │   └── Regression
│   │   ├── example.mat
│   │   ├── sinc.mat
│   │   └── titanium.mat
│   ├── Gailvmiduguji.asv
│   ├── Gailvmiduguji.m
│   ├── hs_err_pid3724.log
│   ├── moni.asv
│   ├── moni.m
│   ├── mysvr.asv
│   ├── mysvr.m
│   ├── nobias.m
│   ├── normpdf11.m
│   ├── Optimiser
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── pr_loqo.c
│   │   ├── pr_loqo.h
│   │   ├── qp.c
│   │   └── qp.dll
│   ├── qp.dll
│   ├── random.m
│   ├── README
│   ├── README.txt
│   ├── Regression_SVM_SteveGunn.m
│   ├── softmargin.m
│   ├── svcerror.m
│   ├── svcinfo.m
│   ├── svc.m
│   ├── svcoutput.m
│   ├── svcplot.m
│   ├── svdatanorm.m
│   ├── svkernel.asv
│   ├── svkernel.m
│   ├── svmSim.m
│   ├── svr.asv
│   ├── svrerror.m
│   ├── svr.m
│   ├── svroutput.m
│   ├── svrplot.asv
│   ├── svrplot.m
│   ├── svrr.asv
│   ├── svrr.m
│   ├── svtol.m
│   ├── titanium.asv
│   ├── titanium.m
│   ├── titanium.mat
│   ├── uiclass.m
│   ├── uiclass.mat
│   ├── uiregress.m
│   ├── uiregress.mat
│   ├── UseDisToVelAcc.m
│   ├── 光谱数据1.txt
│   ├── 光谱数据2.txt
│   ├── 光谱数据.txt
│   └── 经济数据.txt
├── trainlssvm.m
├── 光谱数据.txt
├── 四种支持向量机工具箱使用要点.doc
├── 四种支持向量机工具箱使用要点.txt
├── 复件 SVM_SteveGunn
│   ├── binomial.m
│   ├── centrefig.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── Examples
│   │   ├── Classification
│   │   │   ├── iris1v23.mat
│   │   │   ├── iris2v13.mat
│   │   │   ├── iris3v12.mat
│   │   │   ├── linsep.mat
│   │   │   └── nlinsep.mat
│   │   └── Regression
│   │   ├── example.mat
│   │   ├── sinc.mat
│   │   └── titanium.mat
│   ├── Gailvmiduguji.asv
│   ├── Gailvmiduguji.m
│   ├── nobias.m
│   ├── Optimiser
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── pr_loqo.c
│   │   ├── pr_loqo.h
│   │   ├── qp.c
│   │   └── qp.dll
│   ├── qp.dll
│   ├── README
│   ├── README.txt
│   ├── softmargin.m
│   ├── svcerror.m
│   ├── svcinfo.m
│   ├── svc.m
│   ├── svcoutput.m
│   ├── svcplot.m
│   ├── svdatanorm.m
│   ├── svkernel.m
│   ├── svr.asv
│   ├── svrerror.m
│   ├── svr.m
│   ├── svroutput.m
│   ├── svrplot.m
│   ├── svtol.m
│   ├── uiclass.m
│   ├── uiclass.mat
│   ├── uiregress.m
│   ├── uiregress.mat
│   └── 光谱数据.txt
└── 文件夹说明.txt

35 directories, 589 files