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1、基于SVM人脸识别Matlab代码function[nsv,al3,bi,T]=svm168(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]=svm168(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。矩阵行数代表样本数。%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。
2、%C:惩罚因子。%par:内积函数的参数。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;%disp('输入样本矩阵(每行表示一个测试数据):');%x=[randn(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%disp('样本所属类别:');%y=[-ones(1,20)ones(1,20)]'%[nsv,a
3、lpha,bias,T]=svm168(x,y,'linear',10);%fprintf('运行时间T=%g',T);%fprintf('支持向量个数：%g',nsv);%svcplot(x,y,'linear',alpha,bias);%W=x'*alpha;%disp('权系数向量:');%W%disp('测试数据:');%X_test=[randn(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%disp('测试数据类别:');%Y_test=[-ones(1,20)ones
4、(1,20)]'%disp('测试数据类别判决:');%Output=X_test*W+bias%disp('错误率:');%number_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(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%disp('样本所
5、属类别:');%y=[-ones(1,20)ones(1,20)]'%[nsv,alpha,bias,T]=svm168(x,y,'rbf',10,4);%fprintf('运行时间T=%g',T);%fprintf('支持向量个数：%g',nsv);%svcplot(x,y,'linear',alpha,bias);%disp('测试数据:');%X_test=[randn(1,20)-3randn(1,20)+3;randn(1,40)]'%disp('测试数据类别:');%Y_test=[-ones
6、(1,20)ones(1,20)]'%disp('测试数据类别判决:');Output=kernel('rbf',X_test,x(find(alpha),:),4)*alpha(find(alpha))+bias%disp('错误率:');%number_error=sum(abs(Y_test-sign(Output)))/2;%error=number_error/20----------------------------------------------------------------------
7、---T=clock;if(nargin<4
8、nargin>6)helpsvm168elseif(nargin==4&ker(1)=='p')disp('将多项式内积的次数置为2。');par=2;elseif(nargin==4&ker(1)=='r')fprintf(1,'径向基函数内积的参数（方差）置为%1.3f',sqrt(size(x,2)));par=sqrt(size(x,2));elseif(nargin==4)par=0;endif(nargin<6)tol=10^-5;end K=10^6
9、;N=size(x,1);ns=-1;k=2;hacer=1;bi=0;H=kernel(ker,x,x,par);i1p=1:2:N;i1n=2:2:N;i1=[i1pi1n]'; a=zeros(N,1);a(i1)=C;al3=zeros(N,1);bi=0;i2p=[];i2n=[];Lp(1)=N*C;e=y;while(hacer)al3_a=al3;bi_a
