SVM数据选择算法代码

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SVM数据选择算法代码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)在气体检测中的应用

支持向量机是一种强大的监督学习算法，特别适合解决小样本、非线性及高维模式识别问题。在气体检测领域，SVM算法可以有效地对多种气体样品进行分类并预测其浓度值。

算法实现核心思路：

数据预处理阶段 首先需要对采集的原始气体传感数据进行标准化处理，消除不同传感器量纲带来的影响。MATLAB中可以使用z-score或min-max方法进行归一化。特征选择是关键步骤，通常采用PCA降维或基于相关性的特征筛选方法。

SVM模型构建 MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了完整的SVM实现。对于四类气体分类问题，可以采用一对多(One-vs-All)策略，构建四个二分类器。核函数选择上，高斯核(RBF)通常能取得较好效果，需要调整正则化参数C和核宽参数γ。

回归预测实现 对于浓度预测任务，需要使用SVR(支持向量回归)变体。ε-SVR是比较常用的方法，通过设置不敏感区域ε来控制回归精度。MATLAB中的fitrsvm函数专门用于回归任务。

结果可视化 MATLAB强大的绘图功能可以直观展示分类边界和回归结果。对于四类气体，可以使用不同颜色标注分类区域，叠加显示实际测量点的分布情况。浓度预测结果可以绘制真实值-预测值散点图，并计算R²等评价指标。

实际应用经验表明，这种实现方案在气体检测项目中表现稳定，对交叉敏感性问题有较好的鲁棒性。通过调整SVM参数，可以平衡模型的泛化能力和预测精度。