svm支持向量机分类matlab代码

以下是一个简单的 SVM 支持向量机分类的 MATLAB 代码示例：

% 生成训练数据
X = [randn(50,2)+ones(50,2); randn(50,2)-ones(50,2)];
Y = [-ones(50,1); ones(50,1)];

% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(X,Y);

% 预测新数据
newX = [1 1; -1 -1];
label = predict(svmModel,newX);

% 可视化分类结果
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
svmModel.SupportVectorsPlot;
title('SVM 分类结果');

在这个示例中，我们首先生成了一些随机的二维数据，并将其分为两个类别。然后使用 `fitcsvm` 函数训练了一个 SVM 模型。最后，我们使用 `predict` 函数预测了两个新数据点的类别，并使用 `SupportVectorsPlot` 函数绘制了支持向量。