A. wps excel 智能工具箱在哪裡
點擊左上角的【文件】
2.點擊文件菜單裡面的【選項】
3.點擊左側欄的【自定義功能區】
4.在左邊的下拉框裡面選擇【主選項卡】
5.在右邊的自定義功能區裡面選中【開始】 在左邊選中【開始】裡面的【智能工具箱】,然後點擊【添加】
B. 請問matlab的工具箱函數在哪個目錄底下
我的是裝在了D:\Program Files (x86)\MATLAB71，所以我的工具箱是在D:\Program Files (x86)\MATLAB71\toolbox,裡面有很多文件夾，打開之後，有關的M文件就顯示出來了，建議你只是想用函數的話，用到的可以去看matlab自帶的help文件，沒有必要看底層的函數實現，對於函數會用就行了。
C. 如何在MATLAB中添加SVM函數工具箱
1,下載SVM工具箱:http://see.xidian.e.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm
2,安裝到matlab文件夾中
1)將下載的SVM工具箱的文件夾放在matlab71 oolbox下
2)打開matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夾
現在,就成功的添加成功了.
可以測試一下:在matlab中輸入which svcoutput 回車,如果可以正確顯示路徑,就證明添加成功了,例如:
C:Program FilesMATLAB71 oolboxsvmsvcoutput.m
3,用SVM做分類的使用方法
1)在matlab中輸入必要的參數:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的測試中取的數據為:
N = 50;
n=2*N;
randn('state',6);
x1 = randn(2,N)
y1 = ones(1,N);
x2 = 5+randn(2,N);
y2 = -ones(1,N);
figure;
plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
axis([-3 8 -3 8]);
title('C-SVC')
hold on;
X1 = [x1,x2];
Y1 = [y1,y2];
X=X1';
Y=Y1';
其中,X是100*2的矩陣,Y是100*1的矩陣
C=Inf;
ker='linear';
global p1 p2
p1=3;
p2=1;
然後,在matlab中輸入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回車之後,會顯示:
Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time:1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2: 0.418414
Margin: 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)
nsv =
3
alpha =
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
2)輸入預測函數,可以得到與預想的分類結果進行比較.
輸入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回車後得到:
predictedY =
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3)畫圖
輸入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回車
補充:
X和Y為數據,m*n:m為樣本數,n為特徵向量數
比如:取20組訓練數據X,10組有故障,10組無故障的,每個訓練數據有13個特徵參數,則m=20,n=13
Y為20*1的矩陣,其中,10組為1,10組為-1.
對於測試數據中,如果取6組測試數據,3組有故障,3組無故障的,則m=6,n=13
Y中,m=6,n=1
D. 如何在MATLAB中添加SVM函數工具箱
1、下載svm工具包
地址：http://www.pudn.com/downloads343/sourcecode/math/detail1499382.html
2、解壓工具包到E:\matlab\toolbox ，也可以解壓後自己命名後復制過去。 （安裝目錄）
3、打開matlab點擊set path---->add folder（也可以選擇下面的addwithsubfolder) 然後把你的工具箱文件夾添加進去就可以了，保存。
4、刷新路徑，這一步一定要做，路徑加進去後在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里點擊update Toolbox Path Cache更新一下。
5、驗證是否添加成功，最後在matlab的命令欄中輸入which svcoutput可以查看路徑E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了。
6、調用工具箱：
用SVM做分類的使用方法
1)在matlab中輸入必要的參數:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的測試中取的數據