matlab中svm模型的代码

MATLAB中有一个内置的函数`fitcsvm`用于训练SVM模型。以下是一个简单的SVM模型训练代码示例：

% 准备训练数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4); % 使用花瓣长度和宽度作为特征
Y = (strcmp('versicolor',species) | strcmp('virginica',species)) + 1; % 将类别转换为1和2

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X,Y);

% 预测新的样本
newX = [5.9,2.5]; % 新样本的特征值
predictedY = predict(svmModel,newX);

disp(predictedY);

上面的代码首先加载了一个经典的鸢尾花数据集，并选择花瓣长度和宽度作为特征，然后将类别转换为1和2。接着使用`fitcsvm`函数训练了一个SVM模型。最后，使用`predict`函数预测了一个新样本的类别。

关于SVM模型的更多细节，你可以参考MATLAB的官方文档：[Support Vector Machines (SVM)](https://www.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-svm.html)