多类SVM分类器的训练与执行 - MATLAB开发
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简介：
这段文字介绍了一个基于MATLAB的工具或代码库，专门用于多种支持向量机（SVM）分类模型的训练和应用。它为用户提供了灵活且高效的手段来处理复杂的分类问题，在机器学习领域有着广泛的应用价值。
提供的 MATLAB 函数可用于使用基于树状图的支持向量机 (D-SVM) 对数据集进行训练和执行多类分类。两个主要功能是：
- Train_DSVM：这是用于训练的函数。
- Classify_DSVM：这是用于 D-SVM 分类的函数。
示例：
使用 fisheriris 数据进行训练和分类
```matlab
load fisheriris
train_label = {zeros(30,1), ones(30,1), 2*ones(30,1)};
train_cell = {meas(1:30,:), meas(51:80,:), meas(101:130,:)};
svmstruct = Train_DSVM(train_cell, train_label);
标签=[0 1 2];
test_mat=[meas(31:40,:); meas(81:90,:); meas(131:140,:)];
Class_test = Classify_DSVM(svmstruct,test_mat);
```
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