基于Matlab的SVM算法进行睡眠分期监测

睡眠分期监测是一种重要的医学技术，用于评估人类睡眠过程中的不同阶段。支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编写基于SVM算法的睡眠分期监测程序，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。睡眠分期监测通常使用EEG（脑电图）信号和其他生理参数作为输入特征。这些特征可以通过传感器或设备采集，并通过预处理步骤进行处理。在这里，我们将假设我们已经有了经过预处理的特征数据。

接下来，我们将使用Matlab的机器学习工具箱来构建和训练SVM模型。首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这样做是为了使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。以下是一个示例代码片段，演示了如何划分数据集：

% 假设 features 是特征矩阵，labels 是对应的标签向量
% 将数据集随机划分为训练集和测试集，比例为 70:30
rng(1); % 设置随机种子，确保结果可复现
idx