matlab代码实习水果分类
时间: 2023-07-05 21:25:12 浏览: 45
这里提供一个基于支持向量机(SVM)算法的水果分类的 Matlab 代码实现,代码如下:
```matlab
% 加载数据集
load('fruit_data.mat');
% 数据集分为训练集和测试集,比例为 7:3
train_ratio = 0.7;
[train_set, test_set] = split_dataset(fruit_data, train_ratio);
% 特征提取,使用颜色直方图作为特征
train_features = extract_feature(train_set);
test_features = extract_feature(test_set);
% 特征选择,选择前 3 个特征
train_features = train_features(:,1:3);
test_features = test_features(:,1:3);
% 分类模型设计,使用 SVM 算法
SVMModel = fitcsvm(train_features, train_set.labels, 'KernelFunction', 'rbf');
% 模型预测
predict_labels = predict(SVMModel, test_features);
% 计算准确率
accuracy = sum(predict_labels == test_set.labels)/length(test_set.labels);
fprintf('分类准确率为:%f\n', accuracy);
```
其中,`fruit_data.mat` 是包含水果图像数据和标签的数据集文件,`extract_feature` 函数用于提取颜色直方图特征,`split_dataset` 函数用于将数据集按照指定比例分为训练集和测试集。在这个例子中,我们选择了前 3 个特征作为分类特征,使用 SVM 算法进行分类,最后计算分类准确率。