matlab四种支持向量机工具箱
支持向量机(SVM)、支持向量机回归(SVR)：原理简述及其MATLAB实例
支持向量机（SVM）、支持向量机回归（SVR）：原理简述及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法2）关于KKT条件2、范数1）向量的范数2）矩阵的范数3）L0、L1与L2范数、核范数二、SVM概述1、简介2、SVM算法原理1）线性支持向量机2）非线性支持向量机二、SVR：SVM的改进、解决回归拟合问题三、多分类的SVM1. one-against-all2. one-against-one四、QP（二次规划）求解五、SVM的MATLAB实现：Libsvm1、Libsvm工具箱使用说明2、重要函数：3、示例支持向量机（SVM）：原理及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法首先来了解拉格朗日乘子法，为什么需要拉格朗日乘子法呢？记住，有需要拉格朗日乘子法的地方，必然是一个组合优化问题。
那么带约束的优化问题很好说，就比如说下面这个：这是一个带等式约束的优化问题，有目标值，有约束条件。
那么你可以想想，假设没有约束条件这个问题是怎么求解的呢？是不是直接 f 对各个 x 求导等于 0，解 x 就可以了，可以看到没有约束的话，求导为0，那么各个x均为0吧，这样f=0了，最小。
但是x都为0不满足约束条件呀，那么问题就来了。
有了约束不能直接求导，那么如果把约束去掉不就可以了吗？怎么去掉呢？这才需要拉格朗日方法。
既然是等式约束，那么我们把这个约束乘一个系数加到目标函数中去，这样就相当于既考虑了原目标函数，也考虑了约束条件。
现在这个优化目标函数就没有约束条件了吧，既然如此，求法就简单了，分别对x求导等于0，如下：把它在带到约束条件中去，可以看到，2个变量两个等式，可以求解，最终可以得到,这样再带回去求x就可以了。
那么一个带等式约束的优化问题就通过拉格朗日乘子法完美的解决了。
更高一层的，带有不等式的约束问题怎么办？那么就需要用更一般化的拉格朗日乘子法，即KKT条件，来解决这种问题了。
（整理）matlab部分工具箱.
（整理）matlab部分工具箱.1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析——信号编码——调制解调——滤波器和均衡器设计——通道模型——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计* 状态空间和传递函数* 模型转换* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等* 根轨迹、极点配置、LQG3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析* 业务量分析及优化* 偏差分析* 资金流量估算* 财务报表4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理* 支持SIMULINK动态仿真* 可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox * 高阶谱估计* 信号中非线性特征的检测和刻画* 延时估计* 幅值和相位重构* 阵列信号处理* 谐波重构(7)图像处理工具箱(Image Processing T oolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波* 图像恢复增强* 色彩、集合及形态操作* 二维变换* 图像分析和统计(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途* 基于GUI的LMI编辑器* LMI问题的有效解法* LMI问题解决方案(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox* 建模、辨识及验证* 支持MISO模型和MIMO模型* 阶跃响应和状态空间模型(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)* u分析与综合* H2和H无穷大最优综合* 模型降阶* 连续和离散系统* u分析与综合理论(11)神经网络工具箱(Neursl Network T oolbox)。
第6讲 matlab工具箱介绍与仿真基础
Signal Processing Toolbox——信号处理工具 箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
领域型工具箱
—— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具 箱，其专业性很强，比如控制系统工
具箱（ Control System Toolbox）；信
号处理工具箱（Signal Processing
Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial
Toolbox）等等。只适用于本专业。
Matlab常用工具箱
变量 f fun H A,b Aeq,beq vlb,vub X0 x1,x2 options 描 述 线性规划的目标函数f*X 或二次规划的目标函 数X’*H*X+f*X 中线性项的系数向量 非线性优化的目标函数.fun必须为行命令对象 或M文件、嵌入函数、或MEX文件的名称 二次规划的目标函数X’*H*X+f*X 中二次项的系 数矩阵 A矩阵和b向量分别为线性不等式约束： AX b 中的系数矩阵和右端向量 Aeq矩阵和beq向量分别为线性等式约束： Aeq X beq 中的系数矩阵和右端向量 X的下限和上限向量：vlb≤X≤vub 迭代初始点坐标 函数最小化的区间 优化选项参数结构，定义用于优化函数的参数 调用函数 linprog,quadprog fminbnd,fminsearch,fminunc, fmincon,lsqcurvefit,lsqnonlin, fgoalattain,fminimax quadprog linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon,fminimax,lsqcurvefit, lsqnonlin 除fminbnd外所有优化函数 fminbnd 所有优化函数
基于VC++.net和Matlab支持向量机工具箱的纹理识别
Ｅ ｇｎ ｅｇ ｐ ｎｃｎｔｃａ ｓ ｒ ｍｄ ｎ ｉｅ ｎ Ｏ ｅ （ｏ ｓ ｈ ｒ ｔ ｔ 、 ａｅ ｉｔｅｇ ｌｓ（ｎｉｅ ｐ ｎ ｎ ＣｏｅＥ ｇｎ ｅ）
打 开 Ｍａ ａ 擎 ｌ ｒｂ引 关 闭 Ｍａｌ ｔ ｂ引 擎 ａ
ｉｔｅｇ ｕＶ ｒａｌ（ｎ ｉｅ ｐ ｃｎｔ ｈ 将 数 据 写 入 Ｍａｌｂ工作 空 间并 命 ｎ ｎ Ｐ ｔａｉｂｅＥ ｇｎ ｅ ， ｏ ｓｃ ａ ｒ ｔ ａ ｎｍｅ ｃｎ ｔ Ａ ｒｙ ａ ， ｏ ｓ ｍｘ ｒａ ｍｐ ） 名 ｍｘ ｒｙ ｎＧｅＶａｉｂｅＥ ｇｎ 印， Ａｒ ｅ ｇ ｔ ｒ ｌ（ｎｉｅ ａ ａ
【 ｙＷｏ ｄ ］ ｔ ｂＥ ｇｎ ； Ｃ ＋ｎｔＳ Ｍ； ｅｔｒ ｅｏ ｉｏ Ｋｅ ｒ ｓＭａｌ ｎ ｅ Ｖ ＋ ．ｅ； Ｖ Ｔ ｘ ｅＲ ｃｇ ｔ ｎ ａ ｉ ｕ ｎ ｉ
１引 言 ．
Ｍａ ａ ｌ ｒ ｂ是 Ｍａ Ｗｏｋ 司 开发 的 “ 算 纸 ” 的 程序 计 算语 言 ， ｔ ｒｓ公 ｈ 演 式 带
ｃ ｎ ｔ ｈ ｎ ｍ ） ｏ ｓ ａ ｃｒ ａ ｅ
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从 Ｍａ ａ ｌ ｆｂ工 作 空 间 中 读 出 数据
的 开 发 平 台 ， 的 代 码 执 行 速 度 快 、 率 高 。 以轻 松 地 开 发 功 能 强 ｛ｄｕｌ ｍ Ｇｅ ｒ 。ｓ ｍｘ ｒａ ａｒｙｐ ） 它 效 可 ｏｂｅ ｘ ｔ （ ｎｔ Ａｒｙ ｒ Ｐｃ ａ ｔ ｒ 大 、 面 友 好 的 应 用 程序 。 界 本 文 结 合 Ｖ ＋ ． ｔ Ｍａｌｂ各 自的优 点 ， ＶＣ ＋ｎ ｔ Ｍａｌｂ Ｃ ＋ｎ 和 ｅ ｔ ａ 对 ＋． 和 ｅ ｔ ａ 进 行 混 合 编 程 ，通 过 Ｖ ＋ ．ｅ调 用 Ｍａｌｂ神 经 网 络 工 具 箱 函 数 来 进 Ｃ ＋ｎ ｔ ｔ ａ 行 纹 理 识 别 ， 松 实 现 了 图像 处 理 中 的纹 理 识 别 问 题 轻
MATLAB工具箱的使用
MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。
为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。
这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。
下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。
该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。
例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。
2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。
该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。
例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。
3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。
该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。
例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。
4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。
LSSVM相关教程
四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序陆振波点这里下载：四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序使用要点：应研学论坛《人工智能与模式识别》版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的《四种支持向量机工具箱》的详细使用说明。
同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。
本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。
本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。
作者水平有限，欢迎同行批评指正！[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]。
支持向量机的smo算法（MATLABcode）
⽀持向量机的smo算法（MATLABcode）建⽴smo.m% function [alpha,bias] = smo(X, y, C, tol)function model = smo(X, y, C, tol)% SMO: SMO algorithm for SVM%%Implementation of the Sequential Minimal Optimization (SMO)%training algorithm for Vapnik's Support Vector Machine (SVM)%% This is a modified code from Gavin Cawley's MATLAB Support% Vector Machine Toolbox% (c) September 2000.%% Diego Andres Alvarez.%% USAGE: [alpha,bias] = smo(K, y, C, tol)%% INPUT:%% K: n x n kernel matrix% y: 1 x n vector of labels, -1 or 1% C: a regularization parameter such that 0 <= alpha_i <= C/n% tol: tolerance for terminating criterion%% OUTPUT:%% alpha: 1 x n lagrange multiplier coefficient% bias: scalar bias (offset) term% Input/output arguments modified by JooSeuk Kim and Clayton Scott, 2007global SMO;y = y';ntp = size(X,1);%recompute C% C = C/ntp;%initializeii0 = find(y == -1);ii1 = find(y == 1);i0 = ii0(1);i1 = ii1(1);alpha_init = zeros(ntp, 1);alpha_init(i0) = C;alpha_init(i1) = C;bias_init = C*(X(i0,:)*X(i1,:)' -X(i0,:)*X(i1,:)') + 1;%Inicializando las variablesSMO.epsilon = 10^(-6); SMO.tolerance = tol;SMO.y = y'; SMO.C = C;SMO.alpha = alpha_init; SMO.bias = bias_init;SMO.ntp = ntp; %number of training points%CACHES:SMO.Kcache = X*X'; %kernel evaluationsSMO.error = zeros(SMO.ntp,1); %errornumChanged = 0; examineAll = 1;%When all data were examined and no changes done the loop reachs its%end. Otherwise, loops with all data and likely support vector are%alternated until all support vector be found.while ((numChanged > 0) || examineAll)numChanged = 0;if examineAll%Loop sobre todos los puntosfor i = 1:ntpnumChanged = numChanged + examineExample(i);end;else%Loop sobre KKT pointsfor i = 1:ntp%Solo los puntos que violan las condiciones KKTnumChanged = numChanged + examineExample(i);end;end;end;if (examineAll == 1)examineAll = 0;elseif (numChanged == 0)examineAll = 1;end;end;alpha = SMO.alpha';alpha(alpha < SMO.epsilon) = 0;alpha(alpha > C-SMO.epsilon) = C;bias = -SMO.bias;model.w = (y.*alpha)* X; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%model.b = bias;return;function RESULT = fwd(n)global SMO;LN = length(n);RESULT = -SMO.bias + sum(repmat(SMO.y,1,LN) .* repmat(SMO.alpha,1,LN) .* SMO.Kcache(:,n))'; return;function RESULT = examineExample(i2)%First heuristic selects i2 and asks to examineExample to find a%second point (i1) in order to do an optimization step with two%Lagrange multipliersglobal SMO;alpha2 = SMO.alpha(i2); y2 = SMO.y(i2);if ((alpha2 > SMO.epsilon) && (alpha2 < (SMO.C-SMO.epsilon)))e2 = SMO.error(i2);elsee2 = fwd(i2) - y2;end;% r2 < 0 if point i2 is placed between margin (-1)-(+1)% Otherwise r2 is > 0. r2 = f2*y2-1r2 = e2*y2;%KKT conditions:% r2>0 and alpha2==0 (well classified)% r2==0 and 0% r2<0 and alpha2==C (support vectors between margins)%% Test the KKT conditions for the current i2 point.%% If a point is well classified its alpha must be 0 or if% it is out of its margin its alpha must be C. If it is at margin% its alpha must be between 0%take action only if i2 violates Karush-Kuhn-Tucker conditionsif ((r2 < -SMO.tolerance) && (alpha2 < (SMO.C-SMO.epsilon))) || ...((r2 > SMO.tolerance) && (alpha2 > SMO.epsilon))% If it doens't violate KKT conditions then exit, otherwise continue.%Try i2 by three ways; if successful, then immediately return 1;RESULT = 1;% First the routine tries to find an i1 lagrange multiplier that% maximizes the measure |E1-E2|. As large this value is as bigger% the dual objective function becames.% In this first test, only support vectors will be tested.POS = find((SMO.alpha > SMO.epsilon) & (SMO.alpha < (SMO.C-SMO.epsilon)));[MAX,i1] = max(abs(e2 - SMO.error(POS)));if ~isempty(i1)if takeStep(i1, i2, e2), return;end;end;%The second heuristic choose any Lagrange Multiplier that is a SV and tries to optimizefor i1 = randperm(SMO.ntp)if (SMO.alpha(i1) > SMO.epsilon) & (SMO.alpha(i1) < (SMO.C-SMO.epsilon))%if a good i1 is found, optimiseif takeStep(i1, i2, e2), return;end;endend%if both heuristc above fail, iterate over all data setfor i1 = randperm(SMO.ntp)if takeStep(i1, i2, e2), return;end;endend;end;%no progress possibleRESULT = 0;return;function RESULT = takeStep(i1, i2, e2)% for a pair of alpha indexes, verify if it is possible to execute% the optimisation described by Platt.global SMO;RESULT = 0;if (i1 == i2), return;end;% compute upper and lower constraints, L and H, on multiplier a2alpha1 = SMO.alpha(i1); alpha2 = SMO.alpha(i2);y1 = SMO.y(i1); y2 = SMO.y(i2);C = SMO.C; K = SMO.Kcache;s = y1*y2;if (y1 ~= y2)L = max(0, alpha2-alpha1); H = min(C, alpha2-alpha1+C);elseL = max(0, alpha1+alpha2-C); H = min(C, alpha1+alpha2);end;if (L == H), return;end;if (alpha1 > SMO.epsilon) & (alpha1 < (C-SMO.epsilon))e1 = SMO.error(i1);elsee1 = fwd(i1) - y1;end;%if (alpha2 > SMO.epsilon) & (alpha2 < (C-SMO.epsilon))% e2 = SMO.error(i2);%else% e2 = fwd(i2) - y2;%end;%compute etak11 = K(i1,i1); k12 = K(i1,i2); k22 = K(i2,i2);eta = 2.0*k12-k11-k22;%recompute Lagrange multiplier for pattern i2if (eta < 0.0)a2 = alpha2 - y2*(e1 - e2)/eta;%constrain a2 to lie between L and Hif (a2 < L)a2 = L;elseif (a2 > H)a2 = H;end;else%When eta is not negative, the objective function W should be%evaluated at each end of the line segment. Only those terms in the%objective function that depend on alpha2 need be evaluated...ind = find(SMO.alpha>0);aa2 = L; aa1 = alpha1 + s*(alpha2-aa2);Lobj = aa1 + aa2 + sum((-y1*aa1/2).*SMO.y(ind).*K(ind,i1) + (-y2*aa2/2).*SMO.y(ind).*K(ind,i2)); aa2 = H; aa1 = alpha1 + s*(alpha2-aa2);Hobj = aa1 + aa2 + sum((-y1*aa1/2).*SMO.y(ind).*K(ind,i1) + (-y2*aa2/2).*SMO.y(ind).*K(ind,i2)); if (Lobj>Hobj+SMO.epsilon)a2 = H;elseif (Lobj<Hobj-SMO.epsilon)a2 = L;elsea2 = alpha2;end;if (abs(a2-alpha2) < SMO.epsilon*(a2+alpha2+SMO.epsilon))return;end;% recompute Lagrange multiplier for pattern i1a1 = alpha1 + s*(alpha2-a2);w1 = y1*(a1 - alpha1); w2 = y2*(a2 - alpha2);%update threshold to reflect change in Lagrange multipliersb1 = SMO.bias + e1 + w1*k11 + w2*k12;bold = SMO.bias;if (a1>SMO.epsilon) & (a1<(C-SMO.epsilon))SMO.bias = b1;elseb2 = SMO.bias + e2 + w1*k12 + w2*k22;if (a2>SMO.epsilon) & (a2<(C-SMO.epsilon))SMO.bias = b2;elseSMO.bias = (b1 + b2)/2;end;end;% update error cache using new Lagrange multipliersSMO.error = SMO.error + w1*K(:,i1) + w2*K(:,i2) + bold - SMO.bias;SMO.error(i1) = 0.0; SMO.error(i2) = 0.0;% update vector of Lagrange multipliersSMO.alpha(i1) = a1; SMO.alpha(i2) = a2;%report progress madeRESULT = 1;return;画图⽂件：start_SMOforSVM.m(点击⾃动⽣成⼆维两类数据，画图，这⾥只是线性的，⾮线性的可以对应修改) clearX = []; Y=[];figure;% Initialize training data to empty; will get points from user% Obtain points froom the user:trainPoints=X;trainLabels=Y;clf;axis([-5 5 -5 5]);if isempty(trainPoints)% Define the symbols and colors we'll use in the plots latersymbols = {'o','x'};classvals = [-1 1];trainLabels=[];hold on; % Allow for overwriting existing plotsxlim([-5 5]); ylim([-5 5]);for c = 1:2title(sprintf('Click to create points from class %d. Press enter when finished.', c));[x, y] = getpts;plot(x,y,symbols{c},'LineWidth', 2, 'Color', 'black');% Grow the data and label matricestrainPoints = vertcat(trainPoints, [x y]);trainLabels = vertcat(trainLabels, repmat(classvals(c), numel(x), 1));endend% C = 10;tol = 0.001;% par = SMOforSVM(trainPoints, trainLabels , C, tol );% p=length(par.b); m=size(trainPoints,2);% if m==2% % for i=1:p% % plot(X(lc(i)-l(i)+1:lc(i),1),X(lc(i)-l(i)+1:lc(i),2),'bo')% % hold on% % end% k = -par.w(1)/par.w(2);% b0 = - par.b/par.w(2);% bdown=(-par.b-1)/par.w(2);% bup=(-par.b+1)/par.w(2);% for i=1:p% hold on% h = refline(k,b0(i));% set(hdown, 'Color', 'b')% hup=refline(k,bup(i));% set(hup, 'Color', 'b')% end% end% xlim([-5 5]); ylim([-5 5]);%% pauseC = 10;tol = 0.001;par = smo(trainPoints, trainLabels, C, tol);p=length(par.b); m=size(trainPoints,2);if m==2% for i=1:p% plot(X(lc(i)-l(i)+1:lc(i),1),X(lc(i)-l(i)+1:lc(i),2),'bo') % hold on% endk = -par.w(1)/par.w(2);b0 = - par.b/par.w(2);bdown=(-par.b-1)/par.w(2);bup=(-par.b+1)/par.w(2);for i=1:phold onh = refline(k,b0(i));set(h, 'Color', 'r')hdown=refline(k,bdown(i));set(hdown, 'Color', 'b')hup=refline(k,bup(i));set(hup, 'Color', 'b')endendxlim([-5 5]); ylim([-5 5]);。
MATLAB_智能算法30个案例分析
MATLAB_智能算法30个案例分析1.线性回归：使用MATLAB的回归工具箱，对给定的数据集进行线性回归分析，获取拟合的直线方程。
2.逻辑回归：使用MATLAB的分类工具箱，对给定的数据集进行逻辑回归分析，建立分类模型。
3.K均值聚类：使用MATLAB的聚类工具箱，对给定的数据集进行K 均值聚类算法，将数据集分为多个簇。
4.支持向量机：使用MATLAB的SVM工具箱，对给定的数据集进行支持向量机算法，建立分类或回归模型。
5.决策树：使用MATLAB的分类工具箱，对给定的数据集进行决策树分析，建立决策模型。
6.随机森林：使用MATLAB的分类和回归工具箱，对给定的数据集进行随机森林算法，集成多个决策树模型。
7. AdaBoost：使用MATLAB的分类工具箱，对给定的数据集进行AdaBoost算法，提升分类性能。
8.遗传算法：使用MATLAB的全局优化工具箱，利用遗传算法进行优化问题的求解。
9.粒子群优化：使用MATLAB的全局优化工具箱，利用粒子群优化算法进行优化问题的求解。
10.模拟退火算法：使用MATLAB的全局优化工具箱，利用模拟退火算法进行优化问题的求解。
11.神经网络：使用MATLAB的神经网络工具箱，构建和训练多层感知机模型。
12.卷积神经网络：使用MATLAB的深度学习工具箱，构建和训练卷积神经网络模型。
13.循环神经网络：使用MATLAB的深度学习工具箱，构建和训练循环神经网络模型。
14.长短期记忆网络：使用MATLAB的深度学习工具箱，构建和训练长短期记忆网络模型。
15.GAN（生成对抗网络）：使用MATLAB的深度学习工具箱，构建和训练生成对抗网络模型。
16.自编码器：使用MATLAB的深度学习工具箱，构建和训练自编码器模型。
17.强化学习：使用MATLAB的强化学习工具箱，构建和训练强化学习模型。
18.关联规则挖掘：使用MATLAB的数据挖掘工具箱，发现数据中的关联规则。
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% gam : Regularization parameter
% sig2 : Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel')
这里gam是控制对错分样本惩罚的程度的可调参数，sig2是径向基核函数的参数。所以在充分理解基本概念的基础上，将这些概念与工具箱中的函数说明相结合，就可以自如地运用这个工具箱了，因此所以最好的教科书是函数自带的函数说明。
[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。
[5]由分类由回归的过渡
LS_SVMlab、SVM_SteveGunn这两个工具箱实现了支持向量机的函数拟合功能。从工具箱的使用角度来看，分类与回归的最大区别是训练目标 不同。回归的训练目标是实际需要拟合的函数值；而分类的训练目标是1,2,…N(分成N类)，再通过适当的编码方案将N类分类转换成多个二类分类。比较文 件Regression_LS_SVMlab.m与Classification_LS_SVMlab.m的前几行就可以注意到这一点。另外，分类算法以 正确分类率来作为性能指标，在回归算法中通常采用拟合的均方误差(mean square error, MSE)来作为性能指标。
最佳参数选择目前没有十分好的方法，在Regression_LS_SVMlab.m的第46至49行的代码是演示了交叉验证优化参数方法，可这种方法相 当费时。实践中可以采用网格搜索的方法：如gam=0:0.2:1，sig2=0:0.2:1，那么gam与sig2的组合就有6x6=36种，对这36 种组合训练支持向量机，然后选择正确识别率最大的一组参数作为最优的gam与sig2，如果结果均不理想，就需要重新考虑gam 与sig2的范围与采样间隔了。
[4]核函数及参数选择
常用的核函数有：多项式、径向基、Sigmoid型。对于同一组数据选择不同的核函数，基本上都可以得到相近的训练效果。所以核函数的选择应该具有任意 性。对训练效果影响最大是相关参数的选择，如：控制对错分样本惩罚的程度的可调参数，以及核函数中的待定参数，这些参数在不同工具箱中的变量名称是不一样 的。这里仍以Classification_LS_SVMlab.m为例，在第38、39行分别设定了gam、sig2的值，这两个参数是第63行 trainlssvm函数的输入参数。在工具箱文件夹的trainlssvm.m文件的第96、97行有这两个参数的定义：
codebook =
1 -1 -1
-1 1 -1
-1 -1 1
old_codebook =
1 2 3
比较上面的old_codebook与codebook输出，注意到对于第i类，将每i类训练样本做为正的训练样本，其它的训练样本作为负的训练样本，这 就是1-a-r算法定义。这样通过设置codefct ='code_OneVsAll'就实现了支持向量机的1-a-r多类算法。其它多类算法也与之雷同，这里不再赘述。值得注意的是：对于同一组样本，不同 的编码方案得到的训练效果不尽相同，实际中应结合实际数据，选择训练效果最好的编码方案。
matlab四种支持向量机工具箱
[b]使用要点:[/b]
应研学论坛<<人工智能与模式识别>>版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的<<四种支持向量机工具 箱>>的详细使用说明。同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友 并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。
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)];
[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 [0.1;0;-0.2]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。
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Classification_LS_SVMlab.m的第42行：codefct = 'code_MOC'，就是设置由二类到多类编码参数。当第42行改写成codefct ='code_OneVsAll'，再去掉第53行最后的引号，按F5运行该文件，命令窗口输出有：
本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。作者水平有限，欢迎同行批评指正！
[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。