文档介绍：2008-10-3119:32支持向量机Matlab示例程序四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序[1]模式识别基本概念模式识别的方法有很多,常用有:贝叶斯决策、神经网络、支持向量机等等。特别说明的是,本文所谈及的模式识别是指“有老师分类”,即事先知道训练样本所属的类别,然后设计分类器,再用该分类器对测试样本进行识别,比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别,进而统计正确识别率。正确识别率是反映分类器性能的主要指标。分类器的设计虽然是模式识别重要一环,但是样本的特征提取才是模式识别最关键的环节。试想如果特征矢量不能有效地描述原样本,那么即使分类设计得再好也无法实现正确分类。工程中我们所遇到的样本一般是一维矢量,如:语音信号,或者是二维矩阵,如:图片等。特征提取就是将一维矢量或二维矩阵转化成一个维数比较低的特征矢量,该特征矢量用于分类器的输入。关于特征提取,在各专业领域中也是一个重要的研究方向,如语音信号的谐振峰特征提取,图片的PCA特征提取等等。[2]神经网络模式识别神经网络模式识别的基本原理是,神经网络可以任意逼近一个多维输入输出函数。以三类分类:I、II、III为例,神经网络输入是样本的特征矢量,三类样本的神经网络输出可以是[1;0;0]、[0;1;0]、[0;0;1],也可以是[1;-1;-1]、[-1;1;-1]、[-1;-1;1]。将所有样本中一部分用来训练网络,另外一部分用于测试输出。通常情况下,正确分类的第I类样本的测试输出并不是[1;0;0]或是[1;-1;-1],而是如[;0;-]的输出。也是就说,认为输出矢量中最大的一个分量是1,其它分量是0或是-1就可以了。[3]支持向量机的多类分类支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了,我当初也是这样,认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要,我在这里也不再赘述,很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言,理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r算法为例,解释如何由二类分类器构造多类分类器。二类支持向量机分类器的输出为[1,-1],当面对多类情况时,就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中,。训练与测试样本分别为n1、n2,它们是3x15的矩阵,即特征矢量是三维,训练与测试样本数目均是15;由于是三类分类,所以训练与测试目标x1、x2的每一分量可以是1、2或是3,分别对应三类,如下所示:n1=[rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];x1=[1*ones(1,5),2*ones(1,5),3*ones(1,5)];    n2=[rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];x2=[1*ones(1,5),2*ones(1,5),3*ones(1,5)];    1-a-r算法定义:对于N类问题,构造N个两类分类器,第i个分类器用第i类训练样本作为正的训练样本,将其它类的训练样本作为负的训练样本,此时分类器的判决函数不取符号函数sign,最后的输出是N个两类分类器输出中最大的那一类。在文件Classi