MATLAB实现基于SVM的UCI葡萄酒数据多分类预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建支持向量机多分类模型，针对UCI葡萄酒数据集进行50%训练集和50%测试集的划分。涵盖数据预处理、特征分析和模型性能验证，实现高效分类预测。

详 情 说 明

基于SVM的UCI葡萄酒数据多分类预测系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）算法的多类别分类预测系统，专门用于对UCI葡萄酒数据集进行品种分类识别。系统将数据集按50%比例划分为训练集和测试集，通过完整的数据预处理、特征分析、模型训练和性能评估流程，实现对三种不同葡萄酒品种的准确分类预测。项目采用一对多（One-vs-Rest）策略解决多分类问题，并结合数据标准化和交叉验证技术优化模型性能。

功能特性

• 数据预处理：自动加载UCI葡萄酒数据集，进行数据分割和标准化处理
• 特征分析：对13个葡萄酒化学成分特征进行统计分析
• 模型训练：使用SVM算法构建多分类模型，支持参数优化
• 分类预测：对测试集样本进行品种分类预测
• 性能评估：提供全面的评估指标和可视化分析
• 模型优化：采用交叉验证技术优化模型参数

使用方法

1. 确保所有项目文件位于同一目录下
2. 运行主程序文件启动系统
3. 系统将自动执行以下流程：

- 加载并预处理葡萄酒数据集 - 划分训练集和测试集（50%-50%） - 训练SVM多分类模型 - 进行预测并生成性能报告 - 输出混淆矩阵可视化图表

1. 查看生成的评估结果和模型参数记录

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存空间（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括数据加载与预处理模块、特征分析与可视化模块、SVM模型训练与优化模块、分类预测与评估模块以及结果输出与报告生成模块。具体实现了数据集的分割与标准化处理、支持向量机分类器的构建与参数调优、测试集的预测执行、多维度性能指标的计算分析以及混淆矩阵等多种结果的可视化展示。