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stonechao1

金虫 (著名写手)

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[求助] 关于SVM拉哥朗日乘子对应的的支持向量问题?用cvx_box设计SVM

load FV600
% FV600是一个数据集，X1对应特征向量，y对应标签，是个两类问题

%下面一段是打乱样本集
[N,m1]=size(X1);
[qs,qi]=sort(rand(N,1));
X1=X1(qi,

;
y=y(qi,

;

%十倍交叉验证
indices = crossvalind('Kfold',N,10);
  for F = 1:10
         test = (indices == F); train = ~test;
   Test1=X1(test,

;
Train1=X1(train,

;
   ytrain=y(train);ytest=y(test);
   [n,m1]=size(Train1);
            D1=Train1*Train1';
         e=ones(n,1);
for c=1:10
C=2^c;
O=zeros(n,1);
cvx_begin
variable lambda1(n);
maximize(lambda1'*e-0.5*(lambda1.*ytrain)'*D1*(lambda1.*ytrain));
lambda1>=O;
lambda1<=C*e;
lambda1'*ytrain==0;
cvx_end
%下面一段是求偏置b，取拉哥朗日乘子最大的10个支持向量来求平均。
[max,ind]=sort(lambda1);
for j=1:10
bb(j)=(ytrain(ind(n-j+1))-(lambda1.*ytrain)'*Train1*Train1(ind(n-j+1),

');
end
b{c}=mean(bb);
ypredict1{F,c}=Test1*Train1'*(lambda1.*ytrain)+b{c};
acc1(F,c)=accuracy(ytest,sign(ypredict1{F,c}+10e-10));
aveacc1=mean(acc1);

end

end

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