自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。适合学习SVM原理和实现
自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。
case 'svc_c',
C = p1;
n = length(Y);
H = (Y*Y').*kernel(ker,X,X);
f = -ones(1,n);
A = [];
b = [];
Aeq = Y';
beq = 0;
lb = zeros(n,1);
ub = C*ones(n,1);
a0 = zeros(n,1);
[a,fval,eXitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);
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[{"title":"（ 5 个子文件 4KB ） 自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。适合学习SVM原理和实现","children":[{"title":"easy_svm","children":[{"title":"svmTrain.m <span style='color:#111;'> 2.24KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"svmSim.m <span style='color:#111;'> 1.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"svc_linear.m <span style='color:#111;'> 1.75KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"kernel.m <span style='color:#111;'> 1.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"svc_linear.asv <span style='color:#111;'> 1.70KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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