SVM支持向量机从九个波段中选出最优波段matlab代码

在使用SVM进行遥感图像分类时，选择合适的波段对分类精度至关重要。常见的方法是使用光谱响应函数或者互信息等指标来评估不同波段的分类能力，然后根据评估结果选择最优波段。下面是一份matlab代码示例，它可以用于从九个波段中选出最优波段，你可以根据实际情况进行修改：

% 读取数据
load('data.mat');
X = data(:,1:9); % 特征向量
Y = data(:,10);  % 标签

% 特征选择
opts = statset('display','iter');
fun = @(train_data, train_labels, test_data, test_labels)...
      sum(predict(fitcsvm(train_data, train_labels, 'KernelFunction', 'linear'), test_data) ~= test_labels);
[fs,history] = sequentialfs(fun,X,Y,'cv',5,'options',opts,'nfeatures',3);

% 选出最优波段
selected_bands = find(fs);
disp(['最优波段为：', num2str(selected_bands)]);

该代码使用了序列前向选择法进行特征选择，使用线性核函数构建SVM模型，使用5折交叉验证来评估特征子集的分类性能，最终选择出3个最优波段。如果需要选择更多或更少的波段，可以调整代码中的'nfeatures'参数。在实际应用中，还需要根据具体任务和数据集进行适当的调整和优化。