matlab 用卷积神经网络进行特征提取 SVM进行分类

使用卷积神经网络进行特征提取，然后使用 SVM 进行分类的步骤如下：

1. 读取和预处理图像数据集，可以使用 `imageDatastore` 函数读取图像数据集，并使用 `augmentedImageDatastore` 函数进行数据增强处理。

2. 加载预训练的卷积神经网络模型，例如可以使用 `alexnet` 函数加载预训练的 AlexNet 模型：

   net = alexnet;

3. 使用卷积神经网络对图像进行特征提取，例如可以使用以下代码对图像进行特征提取：

   featuresTrain = activations(net, trainImds, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');
   featuresTest = activations(net, testImds, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');

这里将使用 `activations` 函数对训练集和测试集的图像进行特征提取，并将特征保存为 `featuresTrain` 和 `featuresTest`。

4. 将特征提取结果输入到 SVM 模型中进行分类，例如可以使用以下代码训练 SVM 模型：

   svmModel = fitcecoc(featuresTrain, trainImds.Labels);

这里将使用 `fitcecoc` 函数训练 SVM 分类器，并将其命名为 `svmModel`。

5. 使用测试集数据对 SVM 模型进行评估，例如可以使用以下代码计算分类准确率：

   predictedLabels = predict(svmModel, featuresTest);
   accuracy = mean(predictedLabels == testImds.Labels);

这里使用 `predict` 函数计算分类结果，并根据真实标签计算分类准确率。

希望这些信息能对你有所帮助。