1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。
2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序
`% 生成随机数据点 X1 = [10rand(100,2)]; Y1 = ones(length(X1),1); % 移动并复制数据点，生成第二组 X2 = [X1(:,1)+6,X1(:,2)+6]; Y2 = 0ones(length(X2),1); X = [X1;X2];% 合并两组点为最终数据集 y = [Y1;Y2];% 合并两组标签
% 设置惩罚参数C的两种情况 C = [1,100]; % 使用SVM训练模型，线性核函数，设置容差和最大迭代次数 model1 = svmTrain(X,y,C(1),@linearKernel,1e-4,50); model2 = svmTrain(X,y,C(2),@linearKernel,1e-4,50);
% 获取模型参数w和b，绘制决策边界 w = model1.w; b = model1.b; xp1 = linspace(min(X(:,1)), 1.0*max(X(:,1)), 100); % 生成x轴绘图范围的等间距点 yp1 = -(w(1)*xp1 + b)/w(2); % 根据w和b计算对应的y值，绘制直线
w = model2.w; b = model2.b; xp2 = linspace(min(X(:,1)), 1.0*max(X(:,1)), 100); yp2 = -(w(1)*xp2 + b)/w(2);
figure pos = find(y == 1); neg = find(y == 0); plot(X(pos, 1), X(pos, 2), 'ks', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 8) hold on; plot(X(neg, 1), X(neg, 2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'g', 'MarkerSize', 8) hold off;
hold on; plot(xp1, yp1, 'linewidth', 2); hold on; plot(xp2, yp2, 'linewidth', 2);
legend('positivo', 'negativo', 'C=1', 'C=10'); title('SVM分类结果'); `
4.本算法原理 支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在分类任务中，线性核函数的SVM通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类，这个超平面尽可能地最大化不同类别之间的间隔。
