svm轴承故障诊断识别结果matlab代码

SVM（支持向量机）是一种在机器学习中常用的分类算法，可以在给定一组训练样本的情况下，将新的样本数据分为不同的类别。在轴承故障诊断中，SVM可以用于识别轴承是否存在故障。

以下是一个使用Matlab实现SVM轴承故障诊断识别结果的简单示例代码：

%加载训练数据和测试数据
load('trainingData.mat'); %训练数据
load('testingData.mat'); %测试数据

%训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(trainingData, trainingLabels); 

%预测测试数据的类别
predictedLabels = predict(svmModel, testingData);

%计算诊断结果的准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testingLabels)/length(testingLabels);

%输出诊断结果
disp(['诊断结果准确率为：', num2str(accuracy*100), '%']);

在这个示例代码中，首先加载训练数据和测试数据。然后使用`fitcsvm`函数来训练SVM模型，其中`trainingData`是训练数据特征矩阵，`trainingLabels`是训练数据对应的类别标签。

接下来，使用`predict`函数来对测试数据进行分类预测，`testingData`是测试数据特征矩阵。得到的`predictedLabels`是预测得到的类别标签。

最后，通过比较预测的结果和实际标签，计算出诊断结果的准确率，并将结果输出。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行模型调参和特征工程等步骤来提高诊断结果的准确性。