matlab 介紹svm新函式時有這樣乙個例子：load fisher's iris data set. remove the sepal lengths and widths, and all observed setosa irises.
程式：
load fisheriris %我看了一下，fisheriris是matlab系統自帶的
fisheriris.csv檔案，裡面有5列資料，151行，
第1行是專案名稱：sepallength,sepalwidth,petallength,petalwidth,species，第2行以後是5.1,3.5,1.4,0.2,setosa；。。。。等等這樣的資料。
load的意思是讀入fisheriris這個檔案到系統裡。
inds = ~strcmp(species,'setosa');% 返回值inds是乙個和
species
有相同size的logical array，ind的元素是1或0。
把species中的每個元素和s做比較，如果一致，則對應位置的元素為1，否則，為0。
資料檔案中species列下面是
'setosa'的共有50行。再取反，應該就是一列向量，前50項是0，後面100項是1。
x = meas(inds,3:4);
y = species(inds);%處理好x,y
svmmodel = fitcsvm(x,y)%生成乙個分類器
svmmodel =classificationsvm
responsename: 'y'
categoricalpredictors:
classnames:
scoretransform: 'none'
numobservations: 100
alpha: [24×1 double]
bias: -14.4149
kernelparameters: [1×1 struct]
boxconstraints: [100×1 double]
convergenceinfo: [1×1 struct]
issupportvector: [100×1 logical]
solver: 'smo'
用類似classorder = svmmodel.classnames 這樣的命令可以看分類器的屬性
classorder =2×1 cell array
'versicolor'
'virginica'
the first class ('versicolor') is the negative class, and the second ('virginica') is the positive class. you can change the class order during
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