SVM变压器故障检测matlab代码

SVM（支持向量机）是一种机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在变压器故障检测中，SVM可以用于识别正常和异常状态的变压器信号。以下是一个使用SVM进行变压器故障检测的Matlab代码示例：

% 导入数据
load transformer_data.mat

% 分离特征和标签
X = transformer_data(:, 1:end-1);
y = transformer_data(:, end);

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(cv.training,:);
y_train = y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
y_test = y(cv.test,:);

% 训练SVM模型
svm_model = fitcsvm(X_train, y_train);

% 预测测试集
y_pred = predict(svm_model, X_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

% 打印准确率
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

在这个示例中，我们首先导入了变压器数据，然后将特征和标签分离。接下来，我们将数据分为训练集和测试集，并使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。然后，我们使用`predict`函数预测测试集数据，并计算准确率。最后，我们打印出准确率的结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。