matlab中classify函数用法

在Matlab中，`classify`函数用于执行分类任务。下面是`classify`函数的用法和示例：

用法：

[label,score] = classify(sample,training,group)

参数说明：
- `sample`: 待分类的样本数据，可以是一个向量或矩阵。每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
- `training`: 训练集数据，可以是一个向量或矩阵。每一行表示一个训练样本，每一列表示一个特征。
- `group`: 训练集的标签，可以是一个向量或矩阵。每个元素表示相应训练样本的类别。

返回值说明：
- `label`: 分类结果，是一个向量，每个元素表示相应样本的类别。
- `score`: 分类得分，是一个矩阵，每行表示一个样本在各个类别上的得分。

示例：

% 生成一个二元分类问题的数据
rng(1); % 设置随机种子
N = 100; % 样本数量
X = [randn(N,2)+2; randn(N,2)-2]; % 样本特征
y = [ones(N,1); -ones(N,1)]; % 样本类别

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(y),'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);

% 训练分类器
XTrain = X(idxTrain,:);
yTrain = y(idxTrain);
mdl = fitcsvm(XTrain,yTrain);

% 测试分类器
XTest = X(idxTest,:);
yTest = y(idxTest);
[label,score] = predict(mdl,XTest);

% 统计分类结果
accuracy = sum(label==yTest)/length(yTest);
fprintf('分类精度: %.2f%%\n',accuracy*100);

这个示例中，首先生成一个二元分类问题的数据集，然后使用`fitcsvm`函数训练一个支持向量机分类器，最后使用`predict`函数对测试集进行分类，并统计分类结果。