SRC支持向量机matlab代码

SRC支持向量机（Sparse Representation-based Classification）是一种基于稀疏表示的分类方法，它的主要思想是利用样本的线性组合来表示待分类样本。SRC支持向量机的MATLAB代码实现可以使用MATLAB自带的SVM工具箱或LIBSVM库。

对于使用MATLAB自带的SVM工具箱实现SRC支持向量机，可以按照以下步骤进行：
1. 准备训练数据和测试数据
2. 将数据转化为稀疏表示形式
3. 利用SVM工具箱中的函数fitcsvm进行模型训练
4. 利用训练好的模型对测试数据进行分类预测

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 准备数据
load('data.mat');
train_data = train_data';
test_data = test_data';
train_label = train_label';
test_label = test_label';

% 将数据转化为稀疏表示形式
lambda = 0.001; % 稀疏度参数
train_data_sparse = full(mexOMP(train_data, train_data, lambda));

% 训练模型
svm_model = fitcsvm(train_data_sparse, train_label);

% 测试模型
test_data_sparse = full(mexOMP(test_data, train_data, lambda));
pred_label = predict(svm_model, test_data_sparse);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(pred_label==test_label)/length(test_label);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

其中，mexOMP函数是用来计算稀疏表示的，可以从网络上下载该函数的实现代码。此外，还需要根据实际问题设置合适的SVM参数，如核函数类型、惩罚系数等等。

如果使用LIBSVM库实现SRC支持向量机，则需要先将数据转换为LIBSVM所需的格式，然后利用svmtrain函数进行模型训练，最后利用svmpredict函数进行分类预测。具体操作可以参考LIBSVM库中的示例代码。