svm算法matlab代码

支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，在MATLAB中可以使用内置函数`fitcsvm`来实现。以下是创建简单线性SVM分类器的基本步骤：

% 加载数据集（假设名为'data'，类别变量为'y'）
data = load('your_dataset.mat');
X = data(:, 1:end-1); % 特征数据
y = data(:, end);     % 类别标签

% 使用fitcsvm函数训练模型
svm_model = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'linear'); % 线性核（'poly'、'rbf'等可选）

% 测试新样本
new_samples = ...; % 新的数据点
predicted_labels = predict(svm_model, new_samples);

% 查看模型性能
confMat = confusionmat(y, predicted_labels);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:));

对于更复杂的SVM模型，如非线性核函数（例如多项式核或径向基函数RBF），只需更改`KernelFunction`参数即可。