matlab支持向量机中哪些数据用来pca降维

在MATLAB支持向量机中，用于PCA降维的数据包括输入特征向量和类标签。具体来说，在训练数据集中，特征向量是一组数值型的属性，如身高、体重、年龄等，其中每个数值都代表了样本在相应属性上的取值。类标签则是指每个样本所属的分类，如男性或女性、病人或健康人等。PCA作为一种无监督学习方法，不考虑类别信息，只关注输入数据特征向量的结构和相关性。因此，在进行SVM分类之前，需要先对输入特征向量进行PCA降维，以便减少特征维度、提高数据的压缩性和可解释性，同时保留足够的信息来有效区分不同类别的样本。PCA降维后的数据可以用于训练和测试SVM模型，从而实现对输入数据的分类和预测。