向量机和遗传算法优化结构参数MATLAB代码，支持向量机用svmpredict和svmtrain，遗传算法用ga

以下是一个使用支持向量机和遗传算法优化结构参数的MATLAB示例代码：

% 加载数据集
load('testdata.mat');

% 定义SVM结构参数的搜索范围
lb = [1, -5, -5]; % lower bound
ub = [3, 5, 5]; % upper bound

% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100);

% 定义适应度函数
fitnessfcn = @(x)svm_fitness(x, traindata, trainlabel, testdata, testlabel);

% 运行遗传算法搜索最优结构参数
[x, fval] = ga(fitnessfcn, 3, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 使用最优结构参数训练SVM模型
param = struct('kernel_function', 'rbf', 'rbf_sigma', 2^x(2), 'boxconstraint', 2^x(3));
model = svmtrain(trainlabel, traindata, sprintf('-t 2 -g %f -c %f', param.rbf_sigma, param.boxconstraint));

% 使用训练好的SVM模型预测测试集
[predict_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(testlabel, testdata, model);

% 定义适应度函数
function fitness = svm_fitness(x, traindata, trainlabel, testdata, testlabel)
    param = struct('kernel_function', 'rbf', 'rbf_sigma', 2^x(2), 'boxconstraint', 2^x(3));
    model = svmtrain(trainlabel, traindata, sprintf('-t 2 -g %f -c %f', param.rbf_sigma, param.boxconstraint));
    [predict_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(testlabel, testdata, model);
    fitness = 1 - accuracy(1)/100;
end

该代码将数据集`testdata.mat`分为训练集和测试集，使用遗传算法搜索最优SVM结构参数，然后使用最优结构参数训练SVM模型，并使用测试集测试模型性能。其中，`svm_fitness`函数为适应度函数，返回SVM模型在测试集上的错误率作为适应度值。