update：把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699

2015.6.24

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wine数据来自于UCI数据库。记录的是意大利同一地区3中不同品种的葡萄酒13中化学成分含量，以期通过科学的方法，达到自己主动分类葡萄酒的目的。

本次分类的数据共同拥有178个样本，每一个样本有13个属性，并提供每一个样本的正确分类，用于检验SVM分类的准确定。

首先我们画出数据的可视化图：

% 加载測试数据wine,当中包括的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量

load chapter_WineClass.mat;

% 画出測试数据的box可视化图

figure;

boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories);

title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);

xlabel('属性值','FontSize',12);

grid on;

% 画出測试数据的分维可视化图

figure

subplot(3,5,1);

hold on

for run = 1:178

    plot(run,wine_labels(run),'*');

end

xlabel('样本','FontSize',10);

ylabel('类别标签','FontSize',10);

title('class','FontSize',10);

for run = 2:14

    subplot(3,5,run);

    hold on;

    str = ['attrib ',num2str(run-1)];

    for i = 1:178

        plot(i,wine(i,run-1),'*');

    end

    xlabel('样本','FontSize',10);

    ylabel('属性值','FontSize',10);

    title(str,'FontSize',10);

end

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvempjY29kZXI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center">

（图1）

（图2）

图1是wine数据的box可视化图。图2是wine的箱式图。从图上我们非常难分出每一种葡萄酒是哪种类型。以下我们尝试用SVM来分类。

数据的预处理

% 选定训练集和測试集

% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集

train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];

% 对应的训练集的标签也要分离出来

train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];

% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为測试集

test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];

% 对应的測试集的标签也要分离出来

test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];

<strong>%% 数据预处理</strong>

% 数据预处理,将训练集和測试集归一化到[0,1]区间

[mtrain,ntrain] = size(train_wine);

[mtest,ntest] = size(test_wine);

dataset = [train_wine;test_wine];

% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数

[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);

dataset_scale = dataset_scale';

train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);

test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

SVM网络建立、训练和预測

<span style="font-size:12px;">%% SVM网络训练

model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1');

%% SVM网络预測

[predict_label, accuracy,dec_value1] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);</span>

结果分析

%% 结果分析

% 測试集的实际分类和预測分类图

% 通过图能够看出仅仅有一个測试样本是被错分的

figure;

hold on;

plot(test_wine_labels,'o');

plot(predict_label,'r*');

xlabel('測试集样本','FontSize',12);

ylabel('类别标签','FontSize',12);

legend('实际測试集分类','预測測试集分类');

title('測试集的实际分类和预測分类图','FontSize',12);

grid on;

利用svm分类的准确率达到了98.8764%，在89个測试样本中仅有一个被分类错误。可见SVM在数据分类方面的强大！

END