二维相关近红外光谱matlab代码

以下是一个二维相关近红外光谱的MATLAB代码示例，它使用的是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行分类：

% 读取数据
data = load('spectra_data.mat');
spectra = data.spectra;
labels = data.labels;

% 进行交叉验证，将数据分成训练集和测试集
cv = cvpartition(labels,'HoldOut',0.3);
train_spectra = spectra(cv.training,:);
test_spectra = spectra(cv.test,:);
train_labels = labels(cv.training);
test_labels = labels(cv.test);

% 使用支持向量机进行建模
svm_model = fitcsvm(train_spectra,train_labels);

% 使用支持向量机进行预测
test_prediction = predict(svm_model,test_spectra);

% 计算预测效果
accuracy = sum(test_prediction == test_labels)/numel(test_labels);

% 绘制混淆矩阵
confusion = confusionmat(test_labels,test_prediction);
figure;
heatmap(confusion);
xlabel('Predicted Labels');
ylabel('True Labels');
title(['SVM Classification (Accuracy = ' num2str(accuracy*100) '%)']);

这个示例代码将数据从文件中读取，并将数据分成训练集和测试集。它使用支持向量机（SVM）进行建模，并使用模型对测试集进行预测。然后，它计算了预测效果的指标，并绘制了混淆矩阵。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用可能需要更多的数据预处理和分析步骤。