关于SVM分类器的算法及Matlab源码
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简介：
本资源介绍支持向量机(SVM)的基本原理和算法实现，并提供基于MATLAB编程语言的完整源代码。适合学习与研究使用。
在使用SVM分类器的相关算法及MATLAB源码过程中，部分内容如下：
1. 命令函数部分：
```matlab
clear; % 清除所有变量以清屏
clc; % 重置命令行窗口显示
X = load(data.txt); % 加载数据文件中的样本点信息
n = length(X); % 总样本数量
y = X(:,4); % 提取类别标志（第四列）
X = X(:,1:3); % 取前三列为特征向量
TOL = 0.0001; % 精度要求，用于停止条件设置
C = 1; % 参数值，对损失函数的权重
b = 0; % 初始截距设定为零
Wold = zeros(n,1); % 初始化未更新a时的W(a)
new_W = zeros(n,1); % 初始化更新后的W(a)
% 设置类别标志为-1或1，此处假设前50个样本点需要调整其标签值：
for i = 1 : 50
y(i) = -1;
end
a = zeros(n,1); % 参数向量a的初始化
for i = 1 : n % 对每个样本随机设定初始参数 a，范围在 [0,C] 内
a(i) = 0.2;
end
```
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