%%?第28章?支持向量機(jī)的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷
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%?			該案例作者申明：		1：本人長期駐扎在此板塊里，對該案例提問，做到有問必答。	2：此案例有配套的教學(xué)視頻，視頻下載請點(diǎn)擊http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html。?								3：此案例為原創(chuàng)案例，轉(zhuǎn)載請注明出處（《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》）。							4：若此案例碰巧與您的研究有關(guān)聯(lián)，我們歡迎您提意見，要求等，我們考慮后可以加在案例里。						5：以下內(nèi)容為初稿，與實(shí)際發(fā)行的書籍內(nèi)容略有出入，請以書籍中的內(nèi)容為準(zhǔn)。		
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%%?清空環(huán)境變量
clear?all
clc

%%?導(dǎo)入數(shù)據(jù)
load?BreastTissue_data.mat
%?隨機(jī)產(chǎn)生訓(xùn)練集和測試集
n?=?randperm（size（matrix1））;
%?訓(xùn)練集——80個(gè)樣本
train_matrix?=?matrix（n（1:80）:）;
train_label?=?label（n（1:80）:）;
%?測試集——26個(gè)樣本
test_matrix?=?matrix（n（81:end）:）;
test_label?=?label（n（81:end）:）;

%%?數(shù)據(jù)歸一化
[Train_matrixPS]?=?mapminmax（train_matrix‘）;
Train_matrix?=?Train_matrix‘;
Test_matrix?=?mapminmax（‘a(chǎn)pply‘test_matrix‘PS）;
Test_matrix?=?Test_matrix‘;

%%?SVM創(chuàng)建/訓(xùn)練（RBF核函數(shù)）

%?尋找最佳c/g參數(shù)——交叉驗(yàn)證方法
[cg]?=?meshgrid（-10:0.2:10-10:0.2:10）;
[mn]?=?size（c）;
cg?=?zeros（mn）;
eps?=?10^（-4）;
v?=?5;
bestc?=?1;
bestg?=?0.1;
bestacc?=?0;
for?i?=?1:m
????for?j?=?1:n
????????cmd?=?[‘-v?‘num2str（v）‘?-t?2‘‘?-c?‘num2str（2^c（ij））‘?-g?‘num2str（2^g（ij））];
????????cg（ij）?=?svmtrain（train_labelTrain_matrixcmd）;?????
????????if?cg（ij）?>?bestacc
????????????bestacc?=?cg（ij）;
????????????bestc?=?2^c（ij）;
????????????bestg?=?2^g（ij）;
????????end????????
????????if?abs（?cg（ij）-bestacc?）<=eps?&&?bestc?>?2^c（ij）?
????????????bestacc?=?cg（ij）;
????????????bestc?=?2^c（ij）;
????????????bestg?=?2^g（ij）;
????????end???????????????
????end
end
cmd?=?[‘?-t?2‘‘?-c?‘num2str（bestc）‘?-g?‘num2str（bestg）];
%?創(chuàng)建/訓(xùn)練SVM模型
model?=?svmtrain（train_labelTrain_matrixcmd）;

%%?SVM仿真測試
[predict_label_1accuracy_1]?=?svmpredict（train_labelTrain_matrixmodel）;
[predict_label_2accuracy_2]?=?svmpredict（test_labelTest_matrixmodel）;
result_1?=?[train_label?predict_label_1];
result_2?=?[test_label?predict_label_2];

%%?繪圖
figure
plot（1:length（test_label）test_label‘r-*‘）
hold?on
plot（1:length（test_label）predict_label_2‘b:o‘）
grid?on
legend（‘真實(shí)類別‘‘預(yù)測類別‘）
xlabel（‘測試集樣本編號(hào)‘）
ylabel（‘測試集樣本類別‘）
string?=?{‘測試集SVM預(yù)測結(jié)果對比（RBF核函數(shù)）‘;
??????????[‘a(chǎn)ccuracy?=?‘?num2str（accuracy_2（1））?‘%‘]};
title（string）

%%
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%?	相關(guān)論壇：
Matlab技術(shù)論壇：www.matlabs

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?????文件???????6802??2010-11-03?21:23??chapter28\BreastTissue_data.mat

?????文件???????3487??2011-08-23?08:30??chapter28\main.m

?????目錄??????????0??2011-08-23?08:31??chapter28

?????文件??????59904??2013-08-16?09:31??支持向量機(jī)的分類.doc

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