MATLAB实现的基于一对一策略的多类SVM分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于一对一策略的多类支持向量机分类器，通过构建多个二类SVM模型并采用投票机制进行类别判定。适用于解决多类分类问题，代码结构清晰，便于扩展和集成。

详 情 说 明

基于一对一策略的SVM多类分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于一对一（One-vs-One）策略的多类支持向量机分类系统。该方法通过为每两个类别构建一个二类SVM分类器，共生成k(k-1)/2个分类器，有效解决了传统SVM在多类分类问题中的局限性。在预测阶段采用多数投票机制确定最终类别，既避免了不可分类区域的产生，又显著提升了训练效率。

功能特性

• 一对一多类分类策略：构建所有可能的二类分类器组合，确保类别间区分度
• 支持向量机核心算法：采用成熟的二类SVM作为基础分类单元
• 多数投票决策机制：通过统计所有分类器的投票结果确定最终类别
• 完整分类流程：支持训练、模型保存、预测和结果分析全流程
• 详细输出信息：提供预测标签和各类别得票统计矩阵

使用方法

数据准备

• 训练数据：N×M维矩阵（N个样本，M个特征）
• 训练标签：N×1维向量（包含K个类别标签）
• 测试数据：P×M维矩阵（P个待分类样本）

执行流程

1. 准备符合格式要求的训练和测试数据
2. 运行主程序开始训练和预测
3. 查看生成的预测结果和投票统计信息

输出结果

• 训练阶段：自动保存k(k-1)/2个二类SVM模型
• 预测结果：P×1维预测类别标签向量
• 投票统计：P×K维得票数矩阵，记录每个样本在各类别上的得票情况

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够内存容纳训练数据和生成的分类器模型

文件说明

主程序文件整合了完整的分类系统工作流程，具体实现了数据加载与预处理、一对一分类器组的构建与训练、模型持久化存储、测试样本的分类预测、基于投票机制的决策过程以及分类结果的输出与展示等核心功能。该文件作为系统的主要入口，协调各个环节的顺序执行，确保分类任务顺利完成。