使用matlab对excel表格数据进行处理分析后建立一个标准，尽可能准确地将第 5 种蜥蜴与所有其他蜥蜴区分开来，并使用测 量的形态学和鳞序特征中的两个变量。找到最佳“预测变量对”（预测变量）的方法之一 可能是对所有可能的变量对做穷尽搜索的代码怎么写？

以下是MATLAB中对所有可能的变量对进行穷尽搜索的代码示例：

% 读取Excel表格数据
data = readtable('lizard_data.xlsx');

% 提取特征变量
features = data{:, 2:end-1};

% 获取变量数量
n = size(features, 2);

% 定义最优变量对和最优分类准确率
best_pair = [0, 0];
best_accuracy = 0;

% 对所有可能的变量对进行穷尽搜索
for i = 1:n
  for j = i+1:n
    % 获取当前变量对
    pair = [i, j];

    % 获取当前变量对的特征矩阵
    X = features(:, pair);

    % 获取标签向量
    y = data{:, end};

    % 将第5种蜥蜴标记为1，其他蜥蜴标记为0
    y(y ~= 5) = 0;
    y(y == 5) = 1;

    % 将数据集分为训练集和测试集
    cv = cvpartition(length(y), 'HoldOut', 0.2);
    X_train = X(cv.training,:);
    y_train = y(cv.training);
    X_test = X(cv.test,:);
    y_test = y(cv.test);

    % 训练支持向量机模型
    svm = fitcsvm(X_train, y_train);

    % 预测测试集
    y_pred = predict(svm, X_test);

    % 计算分类准确率
    accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

    % 更新最优变量对和最优分类准确率
    if accuracy > best_accuracy
      best_pair = pair;
      best_accuracy = accuracy;
    end
  end
end

% 输出最优变量对和最优分类准确率
disp(['Best variable pair: ', num2str(best_pair)]);
disp(['Best classification accuracy: ', num2str(best_accuracy)]);

以上代码中，我们首先读取Excel表格数据，并提取特征变量。然后，我们对所有可能的变量对进行穷尽搜索，并使用支持向量机算法训练模型。在训练模型时，我们将第5种蜥蜴标记为1，其他蜥蜴标记为0，并将数据集分为训练集和测试集。最后，我们计算分类准确率，并更新最优变量对和最优分类准确率。