svm实现多分类matlab

以下是在Matlab中使用SVM实现多分类的步骤：

1.加载数据集并将其分为训练集和测试集。

2.使用fitcecoc函数创建一个ECOC分类器对象。ECOC表示“错误纠正输出码”，是一种多类分类方法。

3.使用训练集训练ECOC分类器对象。

4.使用测试集测试ECOC分类器对象。

5.计算分类器的准确性。

下面是一个示例代码：

% 加载数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;

% 训练集
Xtrain = meas(~idx,:);
Ytrain = species(~idx);

% 测试集
Xtest = meas(idx,:);
Ytest = species(idx);

% 创建ECOC分类器对象
t = templateSVM('Standardize',true);
model = fitcecoc(Xtrain,Ytrain,'Learners',t,'FitPosterior',true,'Verbose',2);

% 测试分类器
Yfit = predict(model,Xtest);

% 计算准确性
accuracy = sum(Yfit == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)])