MATLAB-SVM简易训练与分类系统

资 源 简 介

该MATLAB项目提供简洁的SVM训练与分类实现，支持多种数据集格式输入，自动完成数据预处理和特征标准化，便于用户快速应用机器学习分类任务。

详 情 说 明

MATLAB-SVM简易训练与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的SVM（支持向量机）模型简易训练与分类系统。该系统通过简洁清晰的代码实现SVM的核心功能，并提供了图形化用户界面（GUI），旨在帮助用户无需深入编程即可快速完成数据分类任务。系统集成了数据预处理、模型训练、结果可视化与性能评估等一系列流程，适用于教学演示与基础的二分类问题研究。

功能特性

• 灵活的数据输入：支持读取CSV或MAT格式的分类数据集，数据格式要求为数值矩阵，每行为一个样本，最后一列为分类标签。
• 自动数据预处理：内置数据标准化功能，自动对特征数据进行预处理，提升模型训练效果与稳定性。
• 可配置的SVM模型：提供线性核与RBF（径向基函数）核两种常用核函数选择，并允许用户调节关键超参数，包括正则化参数C和RBF核的Gamma值。
• 直观的结果可视化：训练完成后，系统能够图形化展示分类决策边界，并在图中高亮标记出支持向量，帮助用户直观理解模型。
• 全面的性能评估：系统会自动输出测试集的分类准确率，并生成混淆矩阵及精确率、召回率、F1-score等详细评估指标报告。
• 模型持久化：支持将训练好的SVM模型保存为.mat文件，便于后续的加载与使用。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件以启动图形化界面。
2. 加载数据：通过界面上的“加载数据”按钮，选择并导入你的训练数据集（CSV或MAT文件）。
3. 设置参数：根据需求选择核函数类型（线性或RBF），并相应设置C值（对于两种核函数）和Gamma值（仅对RBF核）。
4. 训练模型：点击“训练”按钮，系统将使用设定的参数对SVM模型进行训练。
5. 查看结果：训练完成后，界面将显示分类决策边界图、分类准确率以及性能评估报告。
6. 保存模型：如需保存训练好的模型，可使用界面提供的保存功能将其导出为.mat文件。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（推荐使用R2019b或更高版本）。
• 必需工具箱：系统运行需要MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件是项目的核心入口与控制中枢，它负责构建并启动整个图形用户界面，实现了用户交互事件的处理、数据的加载与预处理逻辑、SVM模型的训练与参数配置、分类结果的计算与可视化图表的绘制，以及模型文件的保存等全部关键业务流程。