编写matab程序要求数据集是银行钞票真假辨别的数据集导入的代码为 data_txt=importdataGmatlabwenjiandata_banknote_authenticationtxt; 设计分类器要求准确率比较高 并且要求结果可视化绘图工具箱必须是matlab 2016有的并解释代码最后将代码总结在一起

首先，需要对数据集进行处理，将其分为训练集和测试集。代码如下：

data_txt=importdata('G:\matlabwenjian\data_banknote_authentication.txt'); data=data_txt.data; [m,n]=size(data); rate=0.7; train_num=ceil(m*rate); train_data=data(1:train_num,:); test_data=data(train_num+1:end,:);

接下来，使用支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种常用的分类算法，可以实现高准确率的分类效果。代码如下：

svm=fitcsvm(train_data(:,1:end-1),train_data(:,end)); predict_label=predict(svm,test_data(:,1:end-1));

最后，使用绘图工具箱将分类结果进行可视化。代码如下：

figure; hold on; scatter(test_data(predict_label==0,1),test_data(predict_label==0,2),'+'); scatter(test_data(predict_label==1,1),test_data(predict_label==1,2),'o'); legend('Fake','Real'); xlabel('Variance'); ylabel('Skewness'); hold off;

将以上三段代码结合起来，得到完整程序如下：

data_txt=importdata('G:\matlabwenjian\data_banknote_authentication.txt'); data=data_txt.data; [m,n]=size(data); rate=0.7; train_num=ceil(m*rate); train_data=data(1:train_num,:); test_data=data(train_num+1:end,:);

svm=fitcsvm(train_data(:,1:end-1),train_data(:,end)); predict_label=predict(svm,test_data(:,1:end-1));

figure; hold on; scatter(test_data(predict_label==0,1),test_data(predict_label==0,2),'+'); scatter(test_data(predict_label==1,1),test_data(predict_label==1,2),'o'); legend('Fake','Real'); xlabel('Variance'); ylabel('Skewness'); hold off;

该程序通过SVM算法对银行钞票真假进行分类，并使用绘图工具箱展示了分类结果。其中，训练集和测试集的比例为7:3，SVM分类器使用默认参数，绘图工具箱为matlab 2016自带的