ssa-svm分类代码matlab

SSA (Successive Subspace Analysis) 是一种特征选择和降维方法，而 SVM (Support Vector Machine) 是一种常用的监督学习算法，用于二分类和多分类任务。在 MATLAB 中，将它们结合起来进行分类通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先加载数据集，并对其进行必要的预处理，如归一化、缺失值处理等。

load('your_dataset.mat') % 替换为实际的数据文件名
data = ...; % 加载数据

2. **特征提取**：通过 SSA 技术减少维度，例如使用 `ssa` 函数进行特征分解。

[coeffs, scores] = ssa(data);
selected_features = coeffs(:, end); % 选择最后几个主成分作为新特征

3. **构建 SVM 模型**：利用 `fitcsvm` 或 `svmtrain` 函数创建 SVM 分类器，这里使用的是支持向量机。

svmModel = fitcsvm(selected_features, labels, 'KernelFunction', 'linear'); % 线性核为例

4. **预测**：对测试数据应用模型进行分类。

test_data = ...; % 测试数据
predicted_labels = predict(svmModel, test_data);

5. **评估性能**：使用 `confusionmat` 或 `classificationReport` 来评估模型的性能。

cm = confusionmat(labels, predicted_labels);
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));