基于MATLAB与LIBSVM的机器学习分类回归系统

资 源 简 介

本项目实现完整的LIBSVM机器学习流程，包含数据预处理（归一化、特征选择、缺失值处理）与模型训练模块，支持线性、多项式、RBF等多种核函数，适用于分类与回归任务。

详 情 说 明

基于LIBSVM的机器学习分类与回归系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于LIBSVM的机器学习系统，支持分类与回归任务。系统提供从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，集成多种核函数选择、参数自动优化和结果可视化功能，为用户提供高效、易用的SVM建模工具。

功能特性

• 数据预处理模块：支持数据归一化、特征选择、缺失值处理等预处理操作
• 模型训练模块：提供线性、多项式、RBF、Sigmoid等多种核函数选择
• 参数优化模块：实现交叉验证和网格搜索自动寻优，自动寻找最优超参数组合
• 预测评估模块：进行模型预测并计算准确率、均方误差等评估指标
• 结果可视化模块：生成决策边界图、学习曲线、预测结果对比图等可视化结果

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集和测试数据集（MATLAB矩阵格式或文本文件）
2. 设置参数：配置核函数类型、惩罚参数C、核函数参数gamma等超参数
3. 运行系统：执行主程序开始训练和预测流程
4. 查看结果：获取训练模型、预测结果、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• LIBSVM库（已集成在项目中）
• 统计和机器学习工具箱（用于部分可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调数据预处理、模型训练、参数优化、预测评估和结果可视化等全部流程。它整合了各个功能模块，提供统一的用户接口，能够根据用户配置自动完成完整的机器学习 pipeline，并生成最终的模型报告和可视化结果。