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?? 神經網絡VC++代碼 人工神經網絡原理及仿真實例.
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字號:
%svm3_figure_b:to look the figure of input data
%==============
%==============

function figure_b()

X = [2 7; 3 6; 2 2; 8 1; 6 4; 4 8; 9 5; 9 9; 9 4; 6 9; 7 4;4 4];
Y = [ +1;  +1;  +1;  +1;  +1;  -1;  -1;  -1;  -1;  -1;  -1; -1];
% define a simple artificial data set

x1ran = [0 10];
x2ran = [0 10];
% range for plotting the data set and the decision boundary

% disp(' ');
% disp('This demonstration illustrates the use of a Support Vector Machine');
% disp('(SVM) for classification. The data is a set of 2D points, together');
% disp('with target values (class labels) +1 or -1.');
% disp(' ');
% disp('The data set consists of the points');

ind = [1:length(Y)]';
% fprintf('X%2i = (%2i, %2i) with label Y%2i = %2i\n', [ind, X, ind, Y]');
% disp(' ')
% disp('Press any key to plot the data set');
%  
% pause

f1 = figure;
plotdata(X, Y, x1ran, x2ran);
title('Figure  b: Data from class +1 (squares) and class -1 (crosses)');


function plotdata(X, Y, x1ran, x2ran)
% PLOTDATA - Plot 2D data set
% 

hold on;
ind = find(Y>0);
plot(X(ind,1), X(ind,2), 'ks');
ind = find(Y<0);
plot(X(ind,1), X(ind,2), 'kx');
text(X(:,1)+.2,X(:,2), int2str([1:length(Y)]'));
axis([x1ran x2ran]);
axis xy;

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