MATLAB实现的SVM多类分类与参数优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的SVM多分类解决方案，包含数据预处理、自动参数调优、交叉验证和性能评估模块。系统能够智能选择最优核函数和惩罚参数，适用于多种数据集分类任务。

详 情 说 明

基于SVM的多类数据分类与性能优化系统

项目介绍

本项目实现了一个经过参数调优的支持向量机（SVM）多分类模型，适用于多种类型的数据集分类任务。系统包含数据预处理、模型训练、交叉验证及性能评估模块，能够自动选择最优的SVM参数（如核函数、惩罚系数等），并提供直观的分类结果可视化与模型性能报告。

功能特性

• 多格式数据支持：支持.csv、.xlsx和.mat格式的原始数据文件输入
• 自动化数据预处理：包含特征标准化、缺失值处理等预处理功能
• 智能参数优化：采用交叉验证技术自动选择最优SVM参数（核函数类型、惩罚系数C等）
• 多分类支持：基于一对一或一对多策略实现多类别分类
• 全面性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 结果可视化：生成混淆矩阵图表，支持二维特征数据的分类边界可视化
• 模型持久化：训练完成的模型可保存为.mat文件供后续使用

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：确保数据文件包含特征矩阵（m×n）和标签向量（m×1）
2. 配置参数：可选择自定义SVM参数或使用系统自动优化功能
3. 运行系统：执行主程序开始模型训练与优化
4. 查看结果：获取性能指标报告和可视化图表

参数配置选项

用户可根据需要指定以下参数：

• 核函数类型（线性、多项式、径向基函数等）
• 惩罚系数C的取值范围
• 核函数相关参数（如gamma值等）
• 交叉验证折数

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 可选：Deep Learning Toolbox（用于扩展功能）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（大型数据集建议8GB以上）
• 处理器：支持SSE2的多核处理器

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、模型参数配置与优化模块、支持向量机训练与验证模块、性能评估与指标计算模块，以及结果可视化与模型导出功能。该文件通过模块化设计实现了完整的分类流水线，用户可通过修改配置参数或直接使用默认设置来运行整个系统。