matlab中svm分类器训练模型怎么导出使用，详细讲一下

您可以使用 Matlab 中的 save 函数将训练好的 SVM 分类器模型保存为文件。例如，您可以使用以下代码将 SVM 模型保存为名为 'svm_model.mat' 的文件：

% 假设您的 SVM 模型为 svm_classifier
save('svm_model.mat', 'svm_classifier');

然后，您可以使用 load 函数将模型导入到您的代码中，并使用 predict 函数对新数据进行分类。例如，您可以使用以下代码加载模型并对新数据进行分类：

% 加载 SVM 模型文件
load('svm_model.mat', 'svm_classifier');
% 假设您有一个数据矩阵 X，它的每一行表示一个样本
% 假设您希望对这些样本进行分类，并将结果存储在一个向量 y 中
y = predict(svm_classifier, X);

这样，您就可以使用您训练好的 SVM 模型对新数据进行分类了。希望这些信息对您有所帮助！

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% 假设你已经训练好SVM分类器，并将数据点绘制在一张名为"svm_plot"的图中
figure('Name', 'SVM Plot');
...
% 导出每个点的坐标信息到Excel
x_data = get(gca, 'XData');
y_data = get(gca, 'YData');
% 将坐标信息保存为Excel文件
xlswrite('svm_coordinates.xlsx', [x_data' y_data'], 'Sheet1');