基于1D-GAN生成对抗网络的数据生成方法-Matlab代码

利用机器学习中的经典数据集iris数据集：该数据集有3类，每类50个样本，每个样本4个特征，共150个样本*4个特征。

利用GAN生成一些数据，并选择用SVM作为分类器（也可以使用其他的分类器）进行分类，用以简单地验证GAN数据的生成质量。

生成数据作为训练集用以训练分类器SVM，原始数据作为测试集用以测试。

最后svm的分类精度：训练精度99%，测试精度100%。

生成效果可以，类外特征分离明显，类间特征较为聚集，适合分类任务。

以上结果只运行了1次，结果有一定的随机性。

为获得更为说服力的结果，还需运行多次求均值。

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