matlab支持向量机邮票分类代码

Matlab是一个强大的数值计算工具，它内置了SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的相关函数库，用于机器学习和数据挖掘。下面是一个简单的例子，展示如何在Matlab中使用SVM对邮票图像进行分类：

% 加载所需库
addpath('toolboxsvm'); % 如果你安装的是自定义的SVM工具箱

% 加载邮票数据集（假设数据已经预处理好）
load('stamps_dataset.mat');

% 数据分割为训练集和测试集
trainData = stampsData(:,1:end-1); % 特征矩阵
trainLabels = stampsData(:,end);   % 标签向量

% 创建SVM模型，这里选择线性内核
svmModel = fitcsvm(trainData, trainLabels, 'KernelFunction', 'linear');

% 测试集预测
testData = ... % 你的测试图像特征
predictedLabels = predict(svmModel, testData);

% 计算性能指标，如准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);

在这个例子中，你需要首先准备邮票的特征数据和对应的标签。`fitcsvm`函数用于拟合SVM模型，`predict`函数则用于在新数据上进行预测。最后通过比较预测结果和实际标签来评估模型的性能。