MATLAB多类SVM分类器GUI工具

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的图形用户界面工具，实现多类支持向量机分类功能。支持CSV、Excel、MAT格式数据导入，提供参数调节、模型训练、分类预测及结果可视化，便于用户交互式完成分类任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类SVM分类器GUI工具

项目介绍

本项目实现了一个具备图形用户界面的支持向量机分类器，为用户提供一体化的数据分类解决方案。通过直观的GUI界面，用户可轻松完成数据导入、模型训练、预测分析及结果可视化等完整工作流程。工具支持多类别分类任务，集成多种核函数选择与参数调节功能，并生成专业的分类评估图表。

功能特性

• 便捷数据导入：支持拖拽操作或文件选择方式导入CSV、Excel、MAT格式数据集
• 灵活参数配置：提供核函数类型（线性/多项式/径向基）、惩罚系数C、容差阈值等关键参数调节面板
• 多类分类策略：内置一对多、一对一两种多类SVM分类策略
• 实时结果可视化：训练完成后可立即查看分类准确率、支持向量分布、决策边界及混淆矩阵
• 批量预测功能：支持对新数据的批量分类预测，结果可导出为CSV格式
• 模型保存与加载：训练好的模型可保存为MAT文件便于后续使用

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据（N×M数值矩阵）和对应标签（N×1分类标签向量）
2. 启动工具：运行主程序文件进入GUI操作界面
3. 导入数据：通过"数据导入"面板选择或拖拽导入训练数据集
4. 参数设置：在"参数设置"区域选择核函数类型并调整相关参数
5. 模型训练：点击"训练模型"按钮开始训练，查看实时训练进度
6. 结果分析：在"结果可视化"选项卡查看分类准确率、支持向量分布图、决策边界图等
7. 预测应用：导入待预测数据（K×M矩阵）进行批量分类，导出预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了图形用户界面的构建与事件驱动逻辑，集成了数据导入解析、SVM模型训练核心算法、多类别分类预测引擎以及多种可视化图表生成功能。该文件负责协调各功能模块的工作流程，包括参数验证、模型持久化管理、用户交互响应等关键操作，确保整个分类任务的顺畅执行。