写一段利用matlab的svm对图像地物分类的代码

下面是一个简单的基于SVM的图像地物分类的MATLAB代码示例：

% 加载图像和标签数据
imds = imageDatastore('path/to/images');
pxds = pixelLabelDatastore('path/to/labels');

% 定义特征提取器
featureLayer = 'fc7';
trainingFeatures = activations(net, imds, featureLayer, ...
    'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');

% 定义SVM分类器
SVMModel = fitcecoc(trainingFeatures, pxds);

% 加载测试数据
testImds = imageDatastore('path/to/test/images');
testPxds = pixelLabelDatastore('path/to/test/labels');

% 提取测试数据的特征
testFeatures = activations(net, testImds, featureLayer, ...
    'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');

% 使用SVM分类器对测试数据进行分类
predictedLabels = predict(SVMModel, testFeatures);

% 可视化分类结果
figure
for i = 1:numel(testImds.Files)
    subplot(1,2,1)
    imshow(testImds.readimage(i))
    title('原图')
    subplot(1,2,2)
    imshow(label2rgb(predictedLabels{i}))
    title('分类结果')
    pause
end

这个示例代码假设您有一组图像和相应的标签数据。该代码将使用预训练的卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，并使用支持向量机（SVM）对这些特征进行分类。最后，代码将会可视化分类结果。