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万博1manbetx支持向量机分类

万博1manbetx支持向量机对二进制或多类分类

更大的准确性和核函数选择低——通过medium-dimensional数据集,训练一个二进制SVM模型或多级纠错输出编码(ECOC)模型包含二进制SVM学习者使用分类学习者应用。为了实现更高的灵活性,使用命令行接口来训练一个二进制使用支持向量机模型fitcsvm或者火车多级ECOC模型组成的二进制SVM学习者使用fitcecoc。

对高维数据集,减少了计算时间有效地训练一个二进制,线性分类模型,如线性支持向量机模型,使用fitclinear或者火车多级ECOC模型组成的支持向量机模型fitcecoc。

对非线性和大数据分类,火车一个二进制,使用高斯核函数的分类模型fitckernel。

应用程序

分类学习者 火车模型使用监督机器学习分类数据

块

ClassificationSVM预测 使用支持向量机(SVM)分类器分类观察看到下面成了和二进万博1manbetx制分类

功能

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fitcsvm 训练支持向量万博1manbetx机(SVM)分类器看到下面成了和二进制分类
fitSVMPosterior 合适的后验概率
预测 观察使用支持向量机(SVM)分类器进行分类万博1manbetx
templateSVM 万博1manbetx支持向量机模板
fitclinear 适合高维数据二进制线性分类器
预测 预测线性分类模型的标签
templateLinear 线性分类学习者模板
fitckernel 适合二进制高斯核分类器使用随机特性的扩张
预测 预测标签为高斯核的分类模型
templateKernel 内核模式模板
fitcecoc 适应多类支持向量机的模型或其他分类器万博1manbetx
预测 使用多级分类观察纠错输出编码(ECOC)模型
templateECOC 纠错输出编码学习者模板

类

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ClassificationSVM 万博1manbetx支持向量机(SVM)看到下面成了和二进制分类
CompactClassificationSVM 紧凑的支持向量机万博1manbetx(SVM)看到下面成了和二进制分类
ClassificationPartitionedModel 旨在分类模型
ClassificationLinear 线性模型的二进制高维数据的分类
ClassificationPartitionedLinear 旨在为二进制线性模型高维数据的分类
ClassificationKernel 高斯核函数分类模型使用随机特性的扩张
ClassificationPartitionedKernel 旨在,二进制内核分类模型
ClassificationECOC 多类支持向量机(svm)模型和其他分类器万博1manbetx
CompactClassificationECOC 紧凑的多类支持向量机模型(svm)和其他分类器万博1manbetx
ClassificationPartitionedECOC 旨在多级ECOC模型支持向量机(svm)和其他分类器万博1manbetx
ClassificationPartitionedLinearECOC 旨在为多级线性纠错输出编码模型高维数据的分类
ClassificationPartitionedKernelECOC 旨在内核纠错输出编码(ECOC)模型对多类分类

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