pca+svm源代码

资 源 简 介

pca+svm源代码

详 情 说 明

PCA（主成分分析）结合SVM（支持向量机）是一种常见的机器学习流程，主要用于降维后分类。以下为技术实现思路：

数据预处理 输入数据需标准化（如Z-score归一化），消除量纲差异对PCA的影响，确保主成分方向由方差最大方向决定。

PCA特征提取 通过计算协方差矩阵的特征值/特征向量，选取前k个最大特征值对应的特征向量作为投影矩阵，将原始高维数据降至k维。k值可通过累积贡献率（如95%）或交叉验证确定。

SVM模型训练 降维后的数据输入SVM分类器，需选择核函数（如线性核、RBF核）并优化超参数（如惩罚系数C、核参数γ）。MATLAB中可通过`fitcsvm`函数实现，配合交叉验证避免过拟合。

结果评估 采用准确率、混淆矩阵或ROC曲线评估模型性能。若分类效果不佳，可回溯调整PCA的降维维数或SVM的核函数参数。

扩展思考 PCA的线性局限性可通过Kernel PCA改进； 对于多分类问题，SVM需结合OVR或OVO策略扩展； MATLAB的`pca`函数和分类学习器APP可简化流程实现。