光谱分类matlab代码

以下是一个简单的基于MATLAB的光谱分类代码示例：

% 读取训练和测试数据
trainData = load('trainData.txt');
testData = load('testData.txt');

% 将训练数据分为输入和输出
trainInputs = trainData(:,1:end-1);
trainTargets = trainData(:,end);

% 选择分类器模型
model = fitcecoc(trainInputs,trainTargets);

% 对测试数据进行预测
testInputs = testData(:,1:end-1);
predictedTargets = predict(model,testInputs);

% 计算分类精度
testTargets = testData(:,end);
accuracy = sum(predictedTargets == testTargets)/length(testTargets);

% 显示分类精度
disp(['分类精度为：',num2str(accuracy*100),'%']);

其中，`trainData.txt` 和 `testData.txt` 是训练和测试数据的文本文件，每行包含一个样本的光谱数据和对应的分类标签。`fitcecoc` 函数选择了一种多分类支持向量机模型进行分类。最后，计算了分类精度并显示在命令窗口中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的光谱分类任务可能需要更复杂的模型和数据预处理方法。