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1、基于SVM人脸识别Matlab代码function[nsv，al3,bi,T]=svml68(x,y,ker,C,par,tol);%支持向量机在模式识别方面的应用.%[nsv,al3,bi,T]=svml68(x,y,ker,C,par,tol);%输入参数：%x:输入矩阵，每行代表一个样本，列数表示样本特征数。矩阵行数代表样本%Y：由-1或+1组成的列向量.每行表示相应样本的类别。只有两类。%ker:字符串'linear','poly_h','poly_i'and'rbf'。%用于传递内积函数的类型。%C:惩罚因子。%par:内积函数的参数。
2、如多项式内积表示多项式的次数。查看kernel函数。%tol:算法的迭代误差。默认值是10=5。%输出：%nsv:支持向量个数.%al3:alpha值.%bi:偏差值.%T:运行时间.%clear;clc;closeall:%dispC输入样本矩阵(每行表示一个测试数据)：’)；%x=[randn(l,20)-3randn(1,20)+3:randn(1,40)]J%dispC样本所属类别:')；%y二[-ones(1,20)ones(1,20)]'%[nsv,alpha,bias,T]=svml68(x,y,'linear',10);%fpri
3、ntf('运行时间T=%g,,T);%fprintfC支持向量个数：%g,nsv);%svcplot(x,y,'linear，,alpha,bias);%W=x'*alpha;%disp(，权系数向量:’);%W%dispC测试数据:')；%X_test=[randn(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%dispC测试数据类别：')；%Y_test=[-ones(l,20)ones(1,20)]'%dispC测试数据类别判决:’);%Output二X_test*W+bias%dispC错误率:');%nu
4、mber_error=sum(abs(Y_test-sign(Output)))/2;%error=number_error/20%径向基(或多项式)内积函数:(testrbf.m)%clear;clc;closeall;%disp('输入样本矩阵(每行表示一个测试数据)：’)；%x=[randn(l,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]*%dispC样本所属类别:')；%y=[-ones(1,20)ones(1,20)]'%[nsv,alpha,bias,T]=svml68(x,y,'rbf',10,4);%fprin
5、tf('运行时间T=%g,,T);%fprintf('支持向量个数：%g，,nsv);%svcplot(x,y,'linear，,alpha,bias);%dispC测试数据:')；%X_test=[randn(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%dispC测试数据类别：')；%Y_test=[-ones(1,20)ones仃，20)]'%dispC测试数据类别判决:')；Output二kernel('rbf，,X_test,x(find(alpha),:),4)*alpha(find(alpha))+b
6、ias%dispC错误率:')；%number_error=sum(abs(Y_test-sign(Output)))/2;%error=number_error/20T=clock;if(nargin<4
7、nargin>6)helpsvml68elseif(nargin==4&ker(l)='p')dispC将多项式内积的次数置为2。');par=2;・3f，,sqrt(size(x,2)));elseif(nargin==4&ker(1)==，x)fprintf(l,'径向基函数内积的参数(方差)置为par=sqrt(size(x,2))
8、;elseif(nargin==4)par=O;endif(nargin<6)tol=10'-5;endK=1(T6;N=size(x,1);ns=-l;hacer=l;bi=O;H=kernel(ker,x,x,par);ilp=l:2:N;iln=2:2:N;il=[ilpilnj,;a=zeros(N,1);a(il)=C;al3=zeros(N,1);bi=O;i2p=[];i2n=[]:Lp⑴二N*C;e=y;while(hacer)al3_a=al3;bi_a=bi;al3=zeros(N,1);al3(i2p)二C;al3(i2n)
9、=-C;if(1ength(il))Xi=inv([H(il,il)+diag(l・/(a(订)))ones(length(il),1)
