% 支持向量机SVM分类算法
clear all
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% 构造两类训练数据集 x2=aa*x1+bb+(-)b1
aa=3;
bb=6;
b1=0.2;
x1(:,1) = -1:0.1:1;
n = length(x1(:,1));
x1(:,2) = aa.*x1(:,1) + bb + b1 + abs(randn(n,1));
y1 = ones(n,1);
x2(:,1) = -1:0.1:1;
x2(:,2) = aa.*x2(:,1) + bb - b1 - abs(randn(n,1));
y2 = -ones(n,1);
figure;
plot(x1(:,1),x1(:,2),'bx',x2(:,1),x2(:,2),'k.');
hold on;
X = [x1;x2]; % 训练样本
Y = [y1;y2]; % 训练目标,n×1的矩阵,n为样本个数,值为+1或-1
% ------------------------------------------------------------%
tic
% 解二次优化方城
n = length(Y);
H = (Y*Y').*(X*X'); % liner kernel
f = -ones(n,1);
A = [];
b = [];
Aeq = Y';
beq = 0;
lb = zeros(n,1);
ub = 100*ones(n,1);
a0 = zeros(n,1);
options = optimset;
options.LargeScale = 'off';
options.Display = 'off';
[a,fval,eXitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);
eXitflag
time=toc
%先复制上面的代码 运行后 再复制下面的代码 运行 呵呵 （对Matlab不熟，不知道为什么一次执行和分开执行看到的结果不同）
% 以下是分类平面：
Y2=a.*Y;
W(1)=sum(Y2.*(X(:,1)));
W(2)=sum(Y2.*(X(:,2)));
aLarge=find(a>0.1);
j=aLarge(1);
S(:,1)=Y.*a.*X(:,1);
S(:,2)=Y.*a.*X(:,2);
S2=S*(X(j,:)');
b=Y(j)-sum(S2);
xx1=x1(:,1);
xx2=-(W(1)*xx1+b)/W(2);
plot(xx1,xx2);
matlab 没怎么用过 呵呵 写的很烂
感谢 安金龙 的 支持向量机若干问题的研究 以及 神威异度空间 的部分代码
