SVM分类Matlab代码

以下是SVM分类的Matlab代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris;

% 将数据集分成训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'Holdout',0.3);
Xtrain = meas(cv.training,:);
Ytrain = species(cv.training,:);
Xtest = meas(cv.test,:);
Ytest = species(cv.test,:);

% 训练 SVM 模型
SVMModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);

% 预测测试集
Ypredict = predict(SVMModel,Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypredict == Ytest)/numel(Ytest);

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集来训练和测试 SVM 模型。首先，将数据集分成训练集和测试集。然后，使用 `fitcsvm` 函数训练 SVM 模型。最后，使用 `predict` 函数对测试集进行预测，并计算分类准确率。