MATLAB支持向量机非线性回归系统：多场景应用解决方案

资 源 简 介

本项目实现了一个基于支持向量机的通用非线性回归系统，支持线性/非线性回归建模，提供RBF、多项式等多种核函数选择，适用于复杂数据关系的分析与多场景应用。

详 情 说 明

基于支持向量机的非线性回归与多场景应用系统

项目介绍

本项目实现了一个通用的支持向量机非线性回归系统，集成了数据建模、参数优化、预测分析和可视化展示等完整功能。系统基于支持向量机回归(SVR)技术，结合多种核函数方法，能够有效处理复杂的非线性关系建模问题，适用于回归预测和分类任务等多种应用场景。

功能特性

• 多核函数支持：提供RBF核、多项式核、Sigmoid核等多种核函数选择，适应不同的数据特征分布
• 参数自动优化：内置交叉验证优化模块，自动寻找最优的惩罚参数C和核参数gamma
• 一体化处理：支持数据拟合、预测和分类任务的无缝集成处理
• 全面可视化：提供回归结果展示、拟合曲线绘制、残差分析等图形化输出
• 性能评估完善：包含均方误差(MSE)、决定系数(R²)、分类准确率等多种评价指标
• 支持向量分析：输出支持向量的位置信息和权重系数，增强模型可解释性

使用方法

数据输入要求

• 训练数据：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
• 目标变量：n×1维数值向量，对应每个样本的回归目标值
• 测试数据：k×m维数值矩阵，用于模型预测验证
• 参数设置：可指定核函数类型、惩罚参数C、核参数gamma等
• 标签数据（可选）：n×1维类别标签，用于分类任务

基本操作流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置模型参数或启用自动优化功能
3. 执行模型训练得到回归/分类模型
4. 使用测试数据进行预测验证
5. 查看性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括数据预处理、支持向量机模型训练、参数优化选择、预测分析执行、结果可视化展示以及性能评估计算等完整流程。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，为用户提供一体化的建模分析解决方案。通过调用相应的算法模块，能够根据输入数据特征自动选择最优建模策略，并输出包括训练模型、预测结果、性能指标和图形化分析在内的全面解决方案。