MATLAB驱动的SVM数据智能分类与特征分析工具

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台，集成支持向量机(SVM)技术，实现高效的数据分类与自动特征分析。支持用户自定义数据类型和参数，提供数据预处理、核函数选择、模型性能评估等一体化功能，适用于机器学习任务及数据可解释性分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM数据分类与特征分析系统

项目介绍

本项目利用MATLAB环境实现了一个基于支持向量机（SVM）的数据分类与特征分析系统。系统能够自动完成数据预处理、特征提取、模型训练和性能评估的全流程，为用户提供便捷的机器学习分类解决方案。通过友好的参数配置界面，用户可以灵活调整SVM核函数类型、惩罚参数等关键参数，并获取详细的分类性能报告和可视化分析结果。

功能特性

• 数据预处理: 自动处理数值型特征矩阵，支持数据标准化和缺失值处理
• 特征提取: 内置多种特征提取技术，可自适应不同维度数据
• SVM模型训练: 利用MATLAB内置SVM函数，支持线性、多项式、RBF等多种核函数
• 参数优化: 提供惩罚参数C、核函数参数等关键参数的自定义调整接口
• 性能评估: 生成准确率、混淆矩阵等详细的模型性能报告
• 可视化分析: 支持决策边界可视化（适用于2D/3D特征数据）和分类结果展示
• 灵活输入: 兼容CSV文件、MATLAB数据表等多种数据格式

使用方法

1. 数据准备: 准备包含特征矩阵和对应标签向量的数据文件
2. 参数配置: 在main.m文件中设置数据路径、SVM参数和可视化选项
3. 运行系统: 执行主程序启动分类流程
4. 结果分析: 查看控制台输出的性能报告和生成的可视化图形

示例代码片段： % 设置数据文件路径 data_file = 'dataset.csv'; % 选择SVM核函数类型 kernel_type = 'rbf'; % 运行主分类程序 run_main_classification;

系统要求

• MATLAB版本: R2018b或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议: 至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、特征标准化处理、SVM模型训练与参数优化、分类预测执行、模型性能评估计算以及结果可视化生成等核心功能模块，实现了从原始数据输入到最终分类结果输出的完整工作流程。