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?? 利用支持向量機的最優(yōu)算法
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function svcinfo(trn,tst,ker,alpha,bias)%SVCINFO Support Vector Classification Results%%  Usage: svcinfo(trn,tst,ker,alpha,bias)%%  Parameters: trn    - Training set%              tst    - Test set%              ker    - kernel function%              alpha  - Lagrange Multipliers%              bias   - Bias term %%  Author: Steve Gunn (srg@ecs.soton.ac.uk)  if (nargin ~= 5) % check correct number of arguments    help svcinfo  else    [ data no_inputs no_outputs] = readdata(trn);    trnX = data(:,1:no_inputs);    trnY = data(:,no_inputs+1);    trnX = svdatanorm(trnX,ker);    [ data no_inputs no_outputs] = readdata(tst);    tstX = data(:,1:no_inputs);    tstY = data(:,no_inputs+1);    tstX = svdatanorm(tstX,ker);    epsilon = 1e-10;      n = length(trnY);    m = length(tstY);    correct = 0;    for j = 1 : m      z = bias;      for i = 1 : n        if (abs(alpha(i)) > epsilon)          z = z + trnY(i)*alpha(i)*svkernel(ker,tstX(j,:),trnX(i,:));        end      end      z      if (sign(z) == tstY(j))          correct = correct + 1;      end      fprintf('Class : %d Predicted: %d\n',tstY(j),sign(z));    end       fprintf('Classification: %d/%d\n',correct,m);   end    

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