MATLAB SVM分类识别系统：从二分类到多分类完整解决方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了支持向量机（SVM）的二分类与多分类识别系统，集成数据预处理、模型训练、交叉验证及决策边界可视化功能，支持线性/多项式/RBF核函数，适用于机器学习分类任务场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM二分类与多分类识别系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了支持向量机（SVM）的完整机器学习流程，涵盖了数据预处理、模型训练、交叉验证、预测评估及可视化分析。系统支持线性与非线性分类任务，适用于二分类和多分类场景，并提供了灵活的核函数选择和参数调优功能。通过本系统，用户可以快速构建高效的SVM分类模型，并获得直观的决策边界可视化效果。

功能特性

• 完整流程支持：实现从数据加载到模型评估的全流程自动化处理
• 多分类支持：通过一对一（one-vs-one）策略实现多类别分类
• 核函数灵活配置：支持线性核、多项式核和RBF核函数
• 参数调优：提供惩罚系数C、核参数gamma等关键参数的可调节接口
• 交叉验证：内置k折交叉验证功能，用于模型性能评估和参数选择
• 可视化分析：针对二维特征数据，提供决策边界和分类结果的图形化展示
• 性能报告：自动生成分类准确率、混淆矩阵等评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：确保训练数据和测试数据为数值型矩阵，标签为对应向量
2. 设置参数：根据任务需求配置核函数类型、惩罚系数C等参数
3. 训练模型：调用训练接口构建SVM分类模型
4. 预测评估：使用训练好的模型对新数据进行分类预测
5. 结果分析：查看准确率报告和可视化结果（如适用）

参数配置示例

% 设置SVM参数 params.kernel_type = 'rbf'; % 核函数类型：'linear', 'poly', 'rbf' params.C = 1.0; % 惩罚系数 params.gamma = 0.5; % RBF核参数（如使用） params.degree = 3; % 多项式核次数（如使用）

主要函数调用

% 训练SVM模型 model = svm_train(X_train, y_train, params);

% 进行预测 y_pred = svm_predict(model, X_test);

% 评估模型性能 accuracy = evaluate_model(y_test, y_pred);

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于大规模数据集）
• 操作系统：Windows 7+/macOS 10.12+/Linux各主流发行版

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、模型训练、参数优化、性能评估和结果可视化的完整流程，能够根据用户配置自动选择适当的分类策略（二分类或多分类），执行模型训练与验证，生成准确性报告，并在特征维度为二维时提供决策边界的图形化展示。该文件作为系统的核心调度单元，确保了整个分类任务的有序执行和结果的综合呈现。