MATLAB实现支持向量机(SVM)进行分类预测

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它在许多实际应用中表现出色，并且在MATLAB中实现起来非常简便。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现SVM进行分类预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个二分类问题，数据集包含了两个类别的样本数据。每个样本由多个特征组成，这些特征可以用来进行分类预测。在MATLAB中，我们可以使用一个矩阵来表示数据集，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

接下来，我们需要加载数据集并进行预处理。假设我们的数据集保存在一个名为"data.csv"的CSV文件中，其中第一列到倒数第二列是特征，最后一列是类别标签。我们可以使用MATLAB中的csvread函数来加载数据集：

data = csvread('data.csv');

加载数据后，我们可以将数据集拆分为特征矩阵X和标签向量y：

X