今天调试了一下非线性核的SVM 并粗略显示一下分界线
线性核 分界线
径向基核 分界线 可以看出非线性核可以拟合非线性曲线（对应 核空间中的线性曲线）
代码如下 还有部分小bug 例如有时候随机生成的数据 对应奇异矩阵 解二次规划 解不出来 此时可以重新运行
代码
Code
1function result=CalcValueBySVM(svm, x)
2
3
4result=svm.b;
5
6n=size(svm.y);
7
8for j=1:n
9 result=result+ svm.a(j)*svm.y(j)*CalcKernel(svm.ker, x, svm.x(j,:));
10end
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4result=svm.b;
5
6n=size(svm.y);
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8for j=1:n
9 result=result+ svm.a(j)*svm.y(j)*CalcKernel(svm.ker, x, svm.x(j,:));
10end
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SVM_Test
补充以前漏的，呵呵，刚刚调试出来的
代码
%---------------- author: feathersky----------------
function svm=SVM_DivideTwoClass(ker, X,Y)
% 解二次优化方城
n = length(Y);
%H = (Y*Y\').*(X*X\'); % liner kernel
H = (Y*Y\').*CalcKernel(ker,X,X); % kernel
f = -ones(n,1);
A = [];
b = [];
Aeq = Y\';
beq = 0;
lb = zeros(n,1);
ub = 1000*ones(n,1);
a0 = zeros(n,1);
options = optimset;
options.LargeScale = \'off\';
options.Display = \'off\';
[a,fval,eXitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);
eXitflag
svm.ker=ker;
svm.x=X;
svm.y=Y;
svm.a=a;
% aLarge=find(a>0.01); %找到第一个不等于0的a ,
% j=aLarge(1);
% svm.b=Y(j)-CalcKernel(ker,X(j,:),w);
% ------------------------------------------------------------%%
% 求 b
epsilon = 1e-8; % 如果小于此值则认为是0
i_sv = find(a>epsilon); % 支持向量下标
tmp = (Y.*a)\'*CalcKernel(ker,X,X(i_sv,:)); % 行向量
b = 1./Y(i_sv)-tmp\';
b = mean(b);
svm.b=b
fprintf(\'Construct function Y = sign(tmp+b):\')
% ------------------------------------------------------------%
function svm=SVM_DivideTwoClass(ker, X,Y)
% 解二次优化方城
n = length(Y);
%H = (Y*Y\').*(X*X\'); % liner kernel
H = (Y*Y\').*CalcKernel(ker,X,X); % kernel
f = -ones(n,1);
A = [];
b = [];
Aeq = Y\';
beq = 0;
lb = zeros(n,1);
ub = 1000*ones(n,1);
a0 = zeros(n,1);
options = optimset;
options.LargeScale = \'off\';
options.Display = \'off\';
[a,fval,eXitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);
eXitflag
svm.ker=ker;
svm.x=X;
svm.y=Y;
svm.a=a;
% aLarge=find(a>0.01); %找到第一个不等于0的a ,
% j=aLarge(1);
% svm.b=Y(j)-CalcKernel(ker,X(j,:),w);
% ------------------------------------------------------------%%
% 求 b
epsilon = 1e-8; % 如果小于此值则认为是0
i_sv = find(a>epsilon); % 支持向量下标
tmp = (Y.*a)\'*CalcKernel(ker,X,X(i_sv,:)); % 行向量
b = 1./Y(i_sv)-tmp\';
b = mean(b);
svm.b=b
fprintf(\'Construct function Y = sign(tmp+b):\')
% ------------------------------------------------------------%
