用MATLAB编写的SVM分类代码

资 源 简 介

用MATLAB编写的SVM分类代码

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，MATLAB提供了便捷的实现方式。基于MATLAB的SVM分类程序主要利用内置函数完成数据分类任务，核心步骤包括数据准备、模型训练和预测验证三部分。

在数据准备阶段，程序需要处理输入数据的格式转换和特征提取。MATLAB的SVM实现支持多种数据格式，用户可以根据实际情况调整数据预处理方式。特征提取环节可以自定义，选择对分类最有帮助的特征组合。

模型训练阶段调用MATLAB的SVM函数，这里需要设置几个关键参数：核函数类型（线性、多项式或高斯）、惩罚系数C和核函数参数。这些参数直接影响模型性能，需要根据具体数据集进行调整优化。MATLAB提供了交叉验证工具来辅助参数选择。

完成训练后，模型就可以用于新数据的预测分类。程序通常包含性能评估模块，通过计算准确率、召回率等指标来验证模型效果。对于多分类问题，MATLAB支持一对多或一对一策略扩展基本的二分类SVM。