svm实现鸢尾花分类matlab

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类、回归和异常检测等任务。而鸢尾花数据集是机器学习中经典的数据集之一，它包含了3种鸢尾花的4个特征值，共计150条数据。

在MATLAB中，实现鸢尾花分类可以遵循以下步骤：
1. 加载数据：使用MATLAB自带的load函数加载鸢尾花数据集。
2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并对特征进行标准化处理。
3. 模型训练：使用fitcsvm函数训练SVM模型，其中需要指定核函数类型和相关参数。
4. 模型评估：使用predict函数对测试集进行预测，并计算分类准确率等评估指标。

下面是一份简单的MATLAB代码示例：

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris;

% 将数据集分为训练集和测试集
trainData = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];
testData = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)];

% 对特征进行标准化处理
trainDataNorm = zscore(trainData);
testDataNorm = zscore(testData);

% 构建SVM模型
svmModel = fitcsvm(trainDataNorm, [ones(80,1); -ones(80,1)], 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 1);

% 对测试集进行预测，并计算分类准确率
[predictLabel,score] = predict(svmModel, testDataNorm);
accuracy = sum(predictLabel == [ones(10,1); -ones(10,1); ones(10,1)]) / numel(predictLabel);
disp(['Classification Accuracy: ', num2str(accuracy)]);