支持向量机图像分类matlab

### 使用MATLAB实现支持向量机进行图像分类

#### 支持向量机简介
支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，广泛应用于模式识别和回归分析。SVM通过找到一个最优超平面来区分不同类别的数据点，在高维空间中尤其有效。

对于图像分类任务而言，通常会先提取特征再输入到SVM中训练模型。常见的做法是从MNIST这样的手写数字数据库加载图片并转换成适合处理的形式[^4]。

#### MATLAB中的SVM函数介绍
在MATLAB环境中提供了`fitcsvm`函数用于创建二元分类的支持向量机模型；而对于多类别问题，则可以利用`fitcecoc`构建错误纠正输出码( Error-Correcting Output Codes )模型来进行编码解码操作完成多标签预测工作。

下面是一个简单的例子展示如何读取MNIST数据集并通过SVM对其进行分类：

% 加载必要的工具箱和支持文件
addpath('mnist'); % 假设已下载好MNIST数据集及其辅助脚本放置于此目录下

% 导入训练样本与测试样本
[train_images, train_labels] = load_mnist('train');
[test_images , test_labels ] = load_mnist('t10k');

% 提取部分样本来加快计算速度
numTrainSamples = 500;
idx = randsample(numel(train_labels), numTrainSamples);
X_train = double(train_images(:, :, idx));
Y_train = train_labels(idx);

numTestSamples = 100;
idx_test = randsample(numel(test_labels), numTestSamples);
X_test = double(test_images(:, :, idx_test));
Y_test = test_labels(idx_test);

% 将二维矩阵展平为一维向量作为特征表示形式
X_train = reshape(X_train, [], size(X_train, 3))';
X_test = reshape(X_test, [], size(X_test, 3))';

% 训练一个多类别SVM分类器
Mdl = fitcecoc(X_train,Y_train,'Learners','svm',...
    'Coding','onevsall');

% 对新数据做预测
predictedLabels = predict(Mdl,X_test);

% 显示混淆矩阵以评估性能表现
confusionchart(Y_test,predictedLabels)

这段代码展示了从准备数据到最后建立模型以及验证其准确性的一系列过程。值得注意的是实际应用时可能还需要考虑更多细节比如参数调优等。