用matlab提取csi的幅度特征并用支持向量机进行分类最后画出精度混淆矩阵

要在MATLAB中使用支持向量机（SVM）对提取的CSI幅度特征进行分类，并绘制精度混淆矩阵，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：首先，将提取的CSI幅度特征与相应的标签（用于分类）组合成一个数据集。确保幅度特征矩阵的行数与标签向量的长度相同。

2. 划分训练和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练SVM模型时使用训练集，并在测试集上评估模型的性能。可以使用MATLAB提供的crossvalind函数或自定义的随机划分方法来完成此操作。

3. 训练SVM模型：使用fitcsvm函数来训练SVM模型。将幅度特征矩阵和标签向量作为输入参数传递给该函数，如下所示：

svmModel = fitcsvm(amplitudeFeatures, labels);

这将返回一个训练好的SVM模型。

4. 预测测试集：使用训练好的SVM模型对测试集进行预测，可以使用predict函数，如下所示：

predictedLabels = predict(svmModel, testAmplitudeFeatures);

这将返回一个预测的标签向量。

5. 绘制精度混淆矩阵：使用confusionmat函数来计算混淆矩阵，并使用matshow函数绘制混淆矩阵的热图，如下所示：

confMat = confusionmat(testLabels, predictedLabels);
figure;
matshow(confMat);
colorbar;

这将绘制出精度混淆矩阵的热图，其中行表示真实标签，列表示预测标签。

这些步骤将帮助你使用MATLAB提取CSI幅度特征并使用支持向量机进行分类，并绘制精度混淆矩阵。根据需要，你可以根据实际情况进行进一步调整和优化。