svm分类matlab代码

支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，在MATLAB中，你可以使用内建函数`fitcsvm`来进行分类任务。以下是一个简单的SVM分类的MATLAB代码示例：

% 导入数据集（假设已有的CSV文件）
data = readtable('your_dataset.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:, end);     % 类别标签

% 将类别标签编码为二进制形式
Y = dummyvar(Y);

% 创建SVM模型，选择线性核函数
svm_model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'linear');

% 使用模型进行预测
predictions = predict(svm_model, X);

% 计算分类性能（例如准确率）
accuracy = sum(predictions == Y) / numel(Y);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])

在这个例子中，你需要替换 `'your_dataset.csv'` 为你实际的数据文件路径。`fitcsvm`函数默认采用的是最大间隔原则，如果需要调整参数，可以在函数调用中添加更多选项。