PCA+SVM matlab代码 测试通过

load fisheriris % 载入fisheriris数据集 
data = [meas（:1） meas（:2）]; % 取出所有样本的前2维作为特征

% 转化为“是不是setosa类”的2类问题
groups = ismember（species‘setosa‘）;

% 利用交叉验证随机分割数据集
[train test] = crossvalind（‘holdOut‘groups）;

% 训练一个线性的支持向量机，训练好的分类器保存在svmStruct
svmStruct = svmtrain（data（train:）groups（train）‘showplot‘true）;


% 利用包含训练所得分类器信息的svmStruct对测试样本进行分类，分类结果保存到classes
classes = svmclassify（svmStructdata（test:）‘showplot‘true）;

% 计算测试样本的识别率
nCorrect = sum（ classes == groups（test:） ）; % 正确分类的样本数目
accuracy = nCorrect / length（classes） % 计算正确率

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略465个文件信息