在matlab中用randn函数生成三类数据，然后用svm对每类的五十个数据进行分类训练，最后对另

1 1 v 1 实现的多分类（一对一法（one-versus-one,简称1-v-1 SVMs）。）

Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。

2 在工具箱里面可以找到 svmtrain

3 看视频。里面有讲解怎么弄成matlab格式的数据~

在Excel里参考何晓群版多元统计分析，根据讲解依次 *** 作即可。

在Excel中插入带数据标记的折线图，右键选择数据选定数据区域，在选定水平区域生成。注意要把那个agglomerationcoefficient和横坐标的标度要提前写在excel的表格里，生成表格时，选择相应区域即可。

聚类分析中输出聚合系数随分类数变化曲线图，Y轴是聚合系统，X轴是分类数。

你可以先构造特征值，使得最大特征值除以最小特征值为1000，再随机的生成正交矩阵作为特征向量矩阵，从而重构出所要的矩阵。如下所示，构造了个33的矩阵，其条件数为1000：

>> V = diag([1000 20 1]); % 只要最大除最小等于1000即可

>> U = orth(randn(3, 3));

>> A = UVU^-1;

>> cond(A)

ans =

10000000

下次问编程类问题选择问题分类为编程吧，这样可以贴代码。

以上就是关于在matlab中用randn函数生成三类数据，然后用svm对每类的五十个数据进行分类训练，最后对另全部的内容，包括:在matlab中用randn函数生成三类数据，然后用svm对每类的五十个数据进行分类训练，最后对另、如何通过MATLAB制作聚合系数随分类数变化的曲线图、Matlab如何产生满足一定条件的随机数等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！