Matlabのヘルプセクションには、「HOG機能を使用した数字分類」の下に分類問題を解決するための非常に役立つ例があります。「この例を開く」をクリックすると、スクリプト全体を簡単に実行できます。ただし、「fitcecoc」の出力をデータベースに保存する方法があるので、コードを実行するたびにトレーニングと分類を続ける必要がないのではないかと思います。これが私の質問に関連するコードのセクションです：
% fitcecoc uses SVM learners and a 'One-vs-One' encoding scheme.
classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels);
したがって、私がやりたいのは、「分類子」をデータベースに格納し、次のコード用に取得することだけです。
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);
MatlabのDatabaseToolboxを見てください。
分類変数をファイルに保存するだけで済みます。
save('classifier.mat','classifier')
そして、predictを実行する前にそれをロードします：
load('classifier.mat')
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);
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