基于支持向量机的病虫害识别系统附带GUI界面（MATLAB实现）

基于支持向量机的病虫害识别系统附带GUI界面（MATLAB实现）

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，具有强大的分类和回归能力。在本文中，我们将介绍如何使用支持向量机实现一个病虫害识别系统，并通过MATLAB的GUI界面进行可视化展示。

首先，我们需要准备一个包含病虫害图像数据集的训练集和测试集。每个图像应该标记有相应的类别，例如“健康”和“感染”。确保数据集中的图像具有相同的大小和分辨率。

接下来，我们将使用MATLAB中的机器学习工具箱来构建支持向量机模型。以下是一个简单的示例代码，演示如何训练和测试支持向量机模型：

% 步骤1：加载图像数据集
% 假设图像数据集位于"data"文件夹中，每个类别的图像存储在单独的子文件夹中
dataDir = 'data';
categories = {
   
   '健康',