MATLAB增量支持向量机优化工具箱

资 源 简 介

本项目提供高效的增量式SVM学习算法，支持在线学习与模型动态调整。核心功能包括增量学习（通过新增样本优化模型）和减量学习（移除样本精简模型），适用于实时数据流场景。

详 情 说 明

Incremental Support Vector Machine Optimization Toolbox (ISVM-OT)

项目介绍

ISVM-OT 是一个高效的增量式支持向量机（SVM）学习算法库，专为在线学习和动态模型调整场景设计。本项目实现了先进的在线顺序优化算法，支持在大规模流式数据环境下进行实时模型更新与预测，避免了传统批量SVM训练的高计算复杂度问题。

功能特性

• 增量学习：支持在已有SVM模型基础上，通过新增训练样本逐步优化模型参数
• 减量学习：支持从训练集中删除指定样本时，动态调整模型参数而无需重新训练
• 高效优化：采用在线优化算法，显著降低计算复杂度
• 实时预测：在模型更新过程中保持预测功能的连续可用性
• 内存优化：针对大规模数据集设计，支持流式数据处理模式
• 多核支持：支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数
• 性能监控：实时提供模型性能指标和训练状态报告

使用方法

基本流程

1. 初始化模型参数（核函数类型、正则化参数C等）
2. 输入初始训练集（特征矩阵和标签向量）
3. 执行初始模型训练
4. 接收增量数据流（新样本特征和标签）
5. 调用增量学习接口更新模型
6. 实时获取预测结果和性能指标

操作指令

• 增量添加样本：提供新样本特征和标签
• 删除指定样本：标识需要移除的样本索引
• 模型重置：清空当前模型并重新初始化
• 性能评估：获取准确率、召回率、F1-score等指标

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（推荐）

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理大规模数据建议16GB以上）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：1GB可用硬盘空间

文件说明

main.m 文件作为整个工具箱的核心入口与调度中枢，实现了以下关键能力：负责初始化增量学习环境与模型参数配置；协调数据处理流程，包括样本的加载、预处理及特征提取；执行模型训练的核心优化算法，同时管理增量更新与减量删除操作；提供实时预测接口并计算性能评估指标；还集成了核函数缓存管理与内存优化机制，确保系统高效运行。