%% 线性规划法求解SVM模型
%% 清空环境变量、读入数据
clc
clear all
X0=xlsread('SVM_ex2.xlsx', 'B2:E19');
for i=1:3
X(:,i)=(X0(:,i)-mean(X0(:,i)))/std(X0(:,i)); % 数据标准化
end
% 数据预处理
[m,n]=size(X);
e=ones(m,1);
D=[X0(:,4)];
B=zeros(m,m);
C=zeros(m,m);
for i=1:m
B(i,i)=1;
C(i,i)=D(i,1);
end
%% 转化成规划模型进行求解
A=[-X(:,1).*D, -X(:,2).*D, -X(:,3).*D, D, -B];
b=-e;
f=[0,0,0,0, ones(1,m)];
lb=[-inf,-inf,-inf,-inf,zeros(1,m)]';
x = linprog(f,A,b,[],[],lb);
%% 模型验证与结果显示
W=[x(1,1), x(2,1), x(3,1)]; % 提取系数
CC=x(4,1); % 提取截距
X1=[X(:,1), X(:,2), X(:,3)];
R1=X1*W'-CC;
R2=sign(R1); %进行分类
disp('程序输出结果：');
disp('超平面方程为：');
disp(['X1:' num2str(x(1,1))]);
disp(['X2:' num2str(x(2,1))]);
disp(['X3:' num2str(x(3,1))]);
disp(['intercept:' num2str(x(4,1))]); % 常数项
disp('超平面分类结果：');
R=[R1, R2]
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