MATLAB写一段RFE计算高斯核SVM特征子集中的特征数从1到20各点的识别正确率

好的，以下是MATLAB代码实现RFE计算高斯核SVM特征子集中的特征数从1到20各点的识别正确率：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 将标签转换为数字
Y = grp2idx(Y);

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(cv.training,:);
Y_train = Y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
Y_test = Y(cv.test,:);

% 初始化RFE模型和高斯核SVM模型
rfe = fitcsvm(X_train, Y_train, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true, 'ClassNames', [1,2,3]);
svm = fitcsvm(X_train(:,rfe.SelectedFeatures), Y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true, 'ClassNames', [1,2,3]);

% 计算每个子集下的识别正确率
num_features = 20;  % 特征数从1到20
accuracy = zeros(1, num_features);
for i = 1:num_features
    % 使用RFE模型选择特征子集
    rfe = rfe.fit(X_train, Y_train);
    % 记录当前子集下的识别正确率
    accuracy(i) = sum(predict(svm, X_test(:,rfe.SelectedFeatures)) == Y_test) / numel(Y_test);
    % 删除当前子集中最不重要的特征
    rfe = rfe.removeFeatures(find(~rfe.SelectedFeatures));
end

% 绘制识别正确率随特征数变化的曲线
plot(1:num_features, accuracy);
xlabel('Number of features');
ylabel('Accuracy');
title('Accuracy vs. Number of features');

这段代码使用了UCI Iris数据集作为示例。其中，我们使用RFE模型选择特征子集，然后使用高斯核SVM模型进行分类，并记录每个子集下的识别正确率。最后，我们绘制了识别正确率随特征数变化的曲线。