matlab svm拟合

好的，针对您的问题，我可以给出以下步骤：

1. 准备数据集，包括训练集和测试集。
2. 使用svmtrain函数训练SVM模型，设置相应的参数，如核函数类型、惩罚因子等。
3. 使用svmpredict函数对测试集进行预测，得到预测结果。
4. 对比预测结果和真实标签，计算模型的准确率等指标。

以下是一个简单的示例代码：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;

% 训练SVM模型
svmModel = svmtrain(X,Y,'Kernel_Function','rbf','BoxConstraint',1);

% 预测测试集
testX = [min(X(:,1)):0.01:max(X(:,1))]';
testY = [min(X(:,2)):0.01:max(X(:,2))]';
[x,y] = meshgrid(testX,testY);
testXY = [x(:),y(:)];
predY = svmclassify(svmModel,testXY);

% 可视化结果
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
gscatter(testXY(:,1),testXY(:,2),predY,'k','.');