非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

程序流程 1.将数据进行预处理。 2.通过一对一方法将45类训练样本（(0,1),(0,2),…(1,2)…(2,3)）送入交叉验证法，训练算法为smo 3.得出45个模型，测试时在利用投票法判定 数据结构 '''*************************************************************** * @Fun_Name : judgeStruct: * @Function : 存放训练后的分类器参数 * @Parameter : * @Return : * @Creed : Talk is cheap

对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。比较不同核函数的结果。（注意讨论算法中参数设置的影响。） 来自课程设计，附上matlab源代码，可以成功调试出来。