基于MATLAB的双核SVM分类边界可视化系统

资 源 简 介

本项目实现了一个SVM分类器可视化工具，支持线性与RBF核两种算法，动态展示支持向量、决策边界及分类间隔。通过交互界面直观呈现二维空间分类效果，适用于机器学习教学与算法分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的双核SVM分类边界可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个经典的SVM分类器可视化工具，重点展示两类主流SVM算法（线性SVM和RBF核SVM）在二维空间中的分类效果。系统能够动态展示支持向量、决策边界、分类间隔等关键要素，并支持交互式参数调整和实时可视化更新，为机器学习教学和算法研究提供直观的可视化分析平台。

功能特性

• 双核算法支持：同时实现线性核和RBF核SVM分类器
• 动态可视化：实时展示决策边界、支持向量和分类间隔区域
• 交互式参数调整：支持惩罚参数C、核参数gamma等关键参数的动态调节
• 高性能计算：基于libsvm工具箱或MATLAB内置fitcsvm函数实现高效分类
• 多维分析输出：提供准确率、支持向量数量等统计信息和性能对比图表
• 用户友好界面：采用App Designer/GUI技术构建直观的操作界面

使用方法

数据输入

1. 准备训练数据集：特征矩阵（N×2维）和对应的标签向量（N×1维）
2. 通过界面导入或直接输入数据

参数设置

1. 选择核函数类型：线性核或RBF核
2. 调整惩罚参数C值（控制分类器复杂度）
3. 设置RBF核参数gamma值（影响核函数形状）
4. 配置可视化参数：网格分辨率、颜色映射方案等

运行与查看

1. 点击运行按钮开始训练和可视化
2. 查看生成的决策边界图和分类区域
3. 分析输出的分类报告和性能统计信息
4. 通过参数调整观察分类效果的变化

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：libsvm工具箱（可选，增强性能）
• 硬件要求：至少4GB内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含用户界面初始化、数据加载与预处理、SVM模型训练与参数配置、二维网格化计算与等高线绘制、实时可视化更新以及分类结果统计分析等完整功能流程。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块协同工作，确保交互操作的实时响应和可视化效果的准确呈现。