matlab SVM 测试

MATLAB 中的 Support Vector Machine (SVM) 是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。SVM 主要基于最大边界间隔的思想，它试图找到能够将数据分割成两类的最优超平面。

在 MATLAB 中，你可以使用 `fitcsvm` 函数来进行线性和非线性的支持向量机模型训练。例如，基本步骤如下：

1. **加载数据**：首先从数据文件或已有的矩阵中读取样本数据（输入特征向量）和标签（类别信息）。

data = load('your_dataset.mat'); % 替换为实际的数据集
X = data.X; % 输入特征向量
Y = data.Y; % 类别标签

2. **创建并训练模型**：
- 对于线性 SVM，可以直接使用 `fitcsvm`：

     model = fitcsvm(X, Y);

- 若要处理非线性问题，可以先对数据进行内核化转换，如高斯核（RBF kernel），然后训练模型：

     kernel = 'gaussian'; % 或者 'linear', 'polynomial' 等
     sigma = 0.5; % 高斯核带宽
     model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'KernelScale', sigma);

3. **评估模型**：
使用 `predict` 函数进行预测，并通过 `confusionmat` 或 `classperf` 检查模型性能。

4. **测试新数据**：
对于新的未知数据，用 `predict` 函数计算其属于哪一类。