MATLAB图形化SVM工具箱（GUI-SVM Toolbox）发布

资 源 简 介

该工具箱提供完整的支持向量机分类与回归图形化解决方案，支持多种核函数，包含数据导入、模型训练、参数调优和可视化功能，极大简化SVM建模流程。

详 情 说 明

MATLAB图形化SVM工具箱（GUI-SVM Toolbox）

项目介绍

本工具箱是一个基于MATLAB App Designer开发的图形化支持向量机（SVM）建模工具，集成了高效的LibSVM算法内核。工具箱通过直观的图形界面为用户提供从数据导入、模型训练、参数优化到结果可视化的完整SVM工作流，显著降低了机器学习技术的使用门槛，适用于教育演示与科研数据分析。

功能特性

• 多功能支持：全面支持分类（二分类/多分类）与回归任务。
• 灵活核函数：提供线性、多项式、径向基函数（RBF）及Sigmoid四种常用核函数。
• 自动参数优化：内置网格搜索与交叉验证功能，自动寻找最优惩罚参数C与核参数。
• 丰富可视化：可绘制决策边界、支持向量分布、ROC曲线、精度-召回曲线等图形。
• 完整模型管理：支持训练模型的导出保存，并可直接加载模型对新数据进行预测。
• 专业评估报告：输出准确率、F1分数、均方误差（MSE）等多项性能指标。

使用方法

1. 启动工具箱：在MATLAB命令窗口中运行主程序文件以启动图形界面。
2. 导入数据：通过界面按钮加载MATLAB数据文件（.mat）、CSV或Excel格式的训练数据集。
3. 设置参数：选择任务类型（分类/回归）、核函数，并设定参数范围或启用自动优化。
4. 训练模型：点击训练按钮，工具箱将执行模型训练与参数调优，并显示进度。
5. 查看结果：在结果面板中查看性能指标，并可通过绘图菜单生成各类可视化图表。
6. 模型应用：导出训练好的模型，或直接导入测试数据进行预测并保存结果。

系统要求

• MATLAB版本：R2020b或更高版本。
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 内存建议：处理大规模数据时建议配备8GB以上RAM。

文件说明

主程序文件集成了整个图形用户界面的初始化与核心控制逻辑，负责创建应用程序窗口、绑定用户操作事件（如按钮点击、菜单选择），并协调数据管理、模型训练、结果展示等各功能模块间的数据流与调用关系。其实现了用户交互响应、算法调度以及可视化渲染的核心枢纽功能。