⑴ 请问哪里有比较好的Matlab SVM支持向量机的教学视频
请问你用的是台大林智仁教授的SVM工具箱么？ 如果是的话，这里有一个不错的版视频：《神经网络libsvm-mat-加强工具权箱介绍》
视频所讲内容：
附录：libsvm-mat-加强工具箱 介绍
内容简介：
1 libsvm-mat工具箱介绍
2 libsvm-mat工具箱的安装
3 libsvm-mat工具箱的基本函数介绍
4 libsvm-mat-加强工具箱介绍
5 libsvm-mat-加强工具箱辅助函数插件详细介绍与使用
6 一些关于MATLAB使用的小技巧（快捷键等）介绍
在1-5中会有穿插介绍，6中进行总结
⑵ 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱
1、将下载的svm工具箱添加至matlab安装目录下
1、单独下载的工具箱
2、把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是D:\soft\matlab2011b\toolbox）。
注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里
例如，我要添加的是支持向量机工具箱，在刚才的文件夹下我已经有svm（支持向量机工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到D:\soft\matlab2011b\toolbox \svm目录下了。如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到D:\soft\matlab2011b\toolbox 下。
先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了
3、在matlab的菜单file下面的set path把它（ D:\soft\matlab2011b\toolbox \svm ）加上。
4、 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
⑶ 如何把数据输入进支持向量机Matlab工具箱1.0 - Epsilon-SVR, Epsilon回归算法中
没想到，我也要做这方面的工作，这段时间，一起研究下。。
⑷ matlab中如何绘制支持向量机的分类超平面 使用哪个函数
Hyperplane（超平面）超过3维的，本来就没法画啊。
如果是三维或是二维，那还是可以画版的。三维可以用surf函数画平面权，二维的可以用plot函数直线。
% draw plane: Ax+By+Cz+D=0
A=2; B=4; C=-3; D=4;
[xx,yy]=meshgrid(-5:1:5,-5:1:5);
zz=(-D-A*xx-B*yy)/C;
figure; surf(xx,yy,zz); shading interp;
% draw line: Ax+By+C=0
A=2; B=4; C=-3;
x=-5:1:5;
y=(-C-A*x)/B;
figure; plot(x,y);
⑸ 支持向量机的matlab程序现在有几种，哪几种
LSSVM .lisvm spider svmlight SVMKM 陆震波的svm ，stevegun的svm， matlab自带的svm等等等，太多了
⑹ 可以使用的支持向量机（SVM）MATLAB程序，最好是和粒子群算法（PSO）或者遗传算法（GA）耦联的程序，谢谢
拉格朗日
function y=lagrange(x0,y0,x)
n=length(x0);m=length(x);
for i=1:m
z=x(i);
s=0.0;
for k=1:n
p=1.0;
for j=1:n
if j~=k
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
end
s=p*y0(k)+s;
end
y(i)=s;
end
SOR迭代法的Matlab程序
function [x]=SOR_iterative(A,b)
% 用SOR迭代求解线性方程组,矩阵A是方阵
x0=zeros(1,length(b)); % 赋初值
tol=10^(-2); % 给定误差界
N=1000; % 给定最大迭代次数
[n,n]=size(A); % 确定矩阵A的阶
w=1; % 给定松弛因子
k=1;
% 迭代过程
while k=N
x(1)=(b(1)-A(1,2:n)*x0(2:n)')/A(1,1);
for i=2:n
x(i)=(1-w)*x0(i)+w*(b(i)-A(i,1:i-1)*x(1:i-1)'-A(i,i+1:n)*x0(i+1:n)')/A(i,i);
end
if max(abs(x-x0))=tol
fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt');
fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n');
fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);
fprintf(fid,'x的值\n\n');
fprintf(fid, '%12.8f \n', x);
break;
end
k=k+1;
x0=x;
end
if k==N+1
fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt');
fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n');
fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);
fprintf(fid,'超过最大迭代次数，求解失败！');
fclose(fid);
end
Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分，它在积分区间多预计算出几个点的斜率，然后进行加权平均，用做下一点的依据，从而构造出了精度更高的数值积分计算方法。如果预先求两个点的斜率就是二阶龙格库塔法，如果预先取四个点就是四阶龙格库塔法。一阶常微分方程可以写作：y'=f(x,y),使用差分概念。
(Yn+1-Yn)/h= f(Xn,Yn)推出（近似等于，极限为Yn'）
Yn+1=Yn+h*f(Xn,Yn)
另外根据微分中值定理，存在0t1,使得
Yn+1=Yn+h*f(Xn+th,Y(Xn+th))
这里K＝f(Xn+th,Y(Xn+th))称为平均斜率，龙格库塔方法就是求得K的一种算法。
利用这样的原理，经过复杂的数学推导（过于繁琐省略），可以得出截断误差为O(h^5)的四阶龙格库塔公式：
K1＝f(Xn,Yn);
K2=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K1);
K3=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K2);
K4=f(Xn+h,Yn+h*K3);
Yn+1=Yn+h*(K1+2K2+2K3+K4)*(1/6);
所以，为了更好更准确地把握时间关系，应自己在理解龙格库塔原理的基础上，编写定步长的龙格库塔函数，经过学习其原理，已经完成了一维的龙格库塔函数。
仔细思考之后，发现其实如果是需要解多个微分方程组，可以想象成多个微分方程并行进行求解，时间，步长都是共同的，首先把预定的初始值给每个微分方程的第一步，然后每走一步，对多个微分方程共同求解。想通之后发现，整个过程其实很直观，只是不停的逼近计算罢了。编写的定步长的龙格库塔计算函数：
function [x,y]=runge_kutta1(ufunc,y0,h,a,b)%参数表顺序依次是微分方程组的函数名称，初始值向量，步长，时间起点，时间终点（参数形式参考了ode45函数）
n=floor((b-a)/h);%求步数
x(1)=a;%时间起点
y(:,1)=y0;%赋初值，可以是向量，但是要注意维数
for ii=1:n
x(ii+1)=x(ii)+h;
k1=ufunc(x(ii),y(:,ii));
k2=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k1/2);
k3=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k2/2);
k4=ufunc(x(ii)+h,y(:,ii)+h*k3);
y(:,ii+1)=y(:,ii)+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
%按照龙格库塔方法进行数值求解
end
调用的子函数以及其调用语句：
function dy=test_fun(x,y)
dy = zeros(3,1);%初始化列向量
dy(1) = y(2) * y(3);
dy(2) = -y(1) + y(3);
dy(3) = -0.51 * y(1) * y(2);
对该微分方程组用ode45和自编的龙格库塔函数进行比较，调用如下：
[T,F] = ode45(@test_fun,[0 15],[1 1 3]);
subplot(121)
plot(T,F)%Matlab自带的ode45函数效果
title('ode45函数效果')
[T1,F1]=runge_kutta1(@test_fun,[1 1 3],0.25,0,15);%测试时改变test_fun的函数维数，别忘记改变初始值的维数
subplot(122)
plot(T1,F1)%自编的龙格库塔函数效果
title('自编的 龙格库塔函数')
⑺ 人工智能要做实验了，题目是数字识别，用matlab实现svm算法，就是支持向量机
这个Matlab里面有啊。直接help svmtrain ,就可以看到。
⑻ 如何用BP模型和支持向量机模型在MATLAB中实现预测
如何用BP模型和支持来向量机模型源在MATLAB中实现预测
根据你的描述： BPNN可以用matlab里的神经网络工具箱，GUI的界面或者matlab源程序都可以 SVM推荐用Libsvm或Lssvm，网上都有下载额
⑼ matlab 支持向量机工具箱怎么用
有的工具箱有用户交互界面，可以直接在MATLAB的启动菜单下进入；
有的没有用户界面，但是有相关的程序（或者说函数）供调用；即使有界面的工具箱，也是有相应的函数的。
可以从帮助（Help）中查询MATLAB的工具箱的详细使用方法。
帮助里面对主题进行了分类，进入工具箱那一类即可
⑽ 粒子群算法优化支持向量机参数的matlab算法，小弟毕设做这个课题，非常感谢！
参照书籍 工程优化设计与Matlab实现 李万祥主编 清华大学出版社2010.2月出版 有源程序 不过里面的M文件没有电子版 得自己输 精通MATLAB最优化计算 这本书里也有