matlab经典SVM编程

资 源 简 介

matlab经典SVM编程

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是机器学习中经典的监督学习算法，特别适用于小样本、高维度的分类问题。MATLAB提供了简洁高效的实现方式，我们可以通过内置函数快速构建SVM模型。

SVM的核心思想是寻找一个最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔。在MATLAB中实现主要分为几个关键步骤：首先需要准备训练数据，包括特征矩阵和对应的类别标签。然后选择合适的核函数，常见的有线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核等。

数据预处理阶段通常包括特征标准化，这能提高SVM的表现。在MATLAB中可以使用内置函数轻松完成这一步骤。接着需要设置SVM的关键参数，特别是惩罚系数C和核函数参数，这些参数直接影响模型的泛化能力。

训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新样本进行分类预测。MATLAB提供了直观的评估方法，如计算分类准确率、绘制决策边界等。对于非线性可分问题，可以使用核技巧将数据映射到高维空间实现有效分类。

实际应用中，建议使用交叉验证来优化参数选择，避免过拟合问题。MATLAB的SVM实现还支持多类分类任务，通过一对一或一对多的策略扩展二元分类器。