y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures); y_test = imgsTest1.Labels; accuracy = mean(y_pred == y_test); disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%']);

这段代码是用已经训练好的 SVM 模型 `trainedSVM` 对测试数据 `testfeatures` 进行预测，然后将预测结果与真实标签 `imgsTest1.Labels` 进行比较，计算出分类准确率并输出。具体来说，`y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures)` 会返回一个向量 `y_pred`，其中每个元素表示对应测试样本的预测标签；`mean(y_pred == y_test)` 计算预测正确的比例，即分类准确率；`disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%'])` 输出准确率。