svm图片分类matlab的代码
时间: 2023-07-27 20:06:15 浏览: 69
下面是一个基于SVM的Matlab图片分类代码示例,该代码使用了SVM分类器和MNIST数据集:
```
% 加载MNIST数据集
load mnist.mat
X = double(X) / 255; % 数据归一化
Y = categorical(Y);
% 将数据集分成训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X, 1), 0.8, 0.2);
XTrain = X(trainInd, :);
YTrain = Y(trainInd);
XTest = X(testInd, :);
YTest = Y(testInd);
% 训练SVM分类器
SVMModel = fitcecoc(XTrain, YTrain);
% 预测测试集数据
YPred = predict(SVMModel, XTest);
% 计算准确率
Accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('测试集准确率: %0.2f%%\n', Accuracy * 100);
```
这只是一个简单的示例,你可以根据具体的数据集和需求进行调整和优化。注意,该示例中使用的是一对多多类支持向量机(ECOC)分类器,适用于多类别分类问题。如果是二元分类问题,可以使用fitcsvm函数来训练SVM分类器。
相关问题
svm图片分类matlab的完整代码
下面是一个完整的Matlab图片分类代码示例,该代码使用了SVM分类器和CIFAR-10数据集:
```
% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('cifar10', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分成训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomize');
% 特征提取
featureLayer = 'fc7';
XTrain = activations(net, imdsTrain, featureLayer, 'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');
YTrain = imdsTrain.Labels;
XTest = activations(net, imdsTest, featureLayer, 'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');
YTest = imdsTest.Labels;
% 训练SVM分类器
SVMModel = fitcecoc(XTrain', YTrain);
% 预测测试集数据
YPred = predict(SVMModel, XTest');
% 计算准确率
Accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('测试集准确率: %0.2f%%\n', Accuracy * 100);
```
在这个示例中,我们首先加载了CIFAR-10数据集并将其分成训练集和测试集。然后,我们使用VGG16预训练模型提取训练集和测试集的特征,并将其作为输入训练SVM分类器。最后,我们使用训练好的分类器对测试集进行预测,并计算准确率。
hog和svm二分类matlab
在MATLAB中进行HOG(方向梯度直方图)和SVM(支持向量机)的图像二分类可以使用libsvm工具箱。该工具箱可以用于训练和测试图像的分类器,对正负样本集图片进行二分类。首先,需要安装libsvm工具箱,并将其添加到MATLAB的路径中。然后,可以使用MATLAB的函数和命令来加载图像数据集,并提取图像的HOG特征。接下来,可以使用libsvm工具箱中的函数来训练SVM分类器,将HOG特征作为输入,并将正负样本标签作为目标输出。最后,可以使用训练好的SVM分类器来对新的图像进行分类。这个过程需要使用MATLAB编写相应的代码来实现。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hog+svm图像二分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42569571/10916351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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