matlab svm多分类,MATLAB svm多分类准确率奇低，求好心人帮忙……

一些可能的解决方案：

1. 增加训练数据量：如果您的训练数据量很少，SVM 可能会过拟合，并导致准确率下降。尝试添加更多的训练数据，可以通过数据增强技术来扩充数据集。

2. 调整 SVM 参数：您可以尝试调整 SVM 的参数，例如 C 值和核函数类型，以找到更好的模型。可以使用交叉验证技术来帮助选择最佳参数。

3. 特征选择和提取：尝试使用更好的特征选择和提取技术，以提高分类准确率。可以使用 PCA 或 LDA 等降维技术来减少特征数量，也可以使用其他特征提取技术来获得更好的特征。

4. 检查数据质量：检查数据是否有误，例如样本标签是否正确，数据是否缺失或异常值等。如果数据质量不好，可能会影响模型的性能。

5. 尝试其他算法：如果 SVM 不能很好地分类您的数据，请尝试其他分类算法，例如决策树、随机森林、神经网络等。不同的算法可能对不同的数据集有更好的适应性。

希望这些建议能够帮助您提高 SVM 多分类准确率。