支持向量机多分类matlab代码

在Matlab中，你可以使用内置的支持向量机函数`fitcecoc`来实现支持向量机的多分类任务。以下是一个简单的步骤来使用该函数：

1. 构建特征矩阵和类标签：将你的训练数据整理成一个特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；同时准备好每个样本对应的类标签。

2. 使用`fitcecoc`函数训练支持向量机：通过调用`fitcecoc`函数，传入特征矩阵和类标签作为输入，来训练支持向量机分类器。例如：

SVMModel = fitcecoc(features, labels);

3. 使用`predict`函数验证支持向量机：通过调用`predict`函数，传入已训练好的支持向量机模型和测试样本特征矩阵，来进行预测和评估。例如：

predictedLabels = predict(SVMModel, testFeatures);

这将返回测试样本的预测类别。

这就是使用Matlab内置函数实现支持向量机多分类的简单步骤。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用支持向量机(SVM)进行分类的Matlab实现](https://blog.csdn.net/qq_43517528/article/details/124338190)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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