matlab SVM支持向量机

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，Matlab也提供了相应的函数和工具箱来实现SVM。

在Matlab中，使用svmtrain函数可以训练一个支持向量机模型。该函数的语法是：

svmModel = svmtrain(trainingData, groupLabels)

其中，trainingData是一个 m×n 的矩阵，表示训练样本的特征，m是样本数量，n是特征数量；groupLabels是一个长度为 m 的向量，表示每个训练样本的分类标签。

训练完成后，可以使用svmclassify函数对新的样本进行分类预测，其语法是：

predictedLabels = svmclassify(svmModel, testData)

其中，svmModel是通过svmtrain函数得到的支持向量机模型，testData是一个 p×n 的矩阵，表示待预测样本的特征，p是样本数量。

除了上述基本用法外，Matlab还提供了其他函数和选项来进行SVM模型的参数调优、特征选择等操作。你可以参考Matlab官方文档或者其他教程来深入学习和使用Matlab中的SVM。