基于MATLAB的高版本兼容SVM分类器

资 源 简 介

本项目实现支持向量机分类算法，支持多类别/多特征数据集分类，具有自动数据集划分、参数调优和模型评估功能。兼容MATLAB 7.0+版本，适合教学演示和小型分类任务应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的高版本兼容SVM分类器实现

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了支持向量机（SVM）分类算法，可对具有多个特征的数据集进行多类别分类。系统具备数据自动划分、参数调优和模型性能评估功能，兼容MATLAB 7.0及以上版本，特别适用于分类算法的教学演示和小型科研数据处理任务。

功能特性

• 多类别分类：支持二分类及多类别分类问题
• 自动数据划分：自动将数据集划分为训练集和测试集
• 参数优化：通过交叉验证技术自动寻找最优SVM参数
• 性能评估：提供分类准确率计算和混淆矩阵可视化
• 高兼容性：支持MATLAB 7.0及以上各版本运行

使用方法

1. 准备数据：将数据整理为数值型矩阵格式（N×M），其中N为样本数，M为特征维度
2. 运行主程序：执行主函数，系统将自动完成数据预处理、模型训练和评估
3. 查看结果：程序输出训练模型、预测结果、准确率报告及混淆矩阵图

系统要求

• MATLAB 7.0或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了数据加载与预处理、训练测试集自动划分、支持向量机模型训练、交叉验证参数优化、模型预测与分类性能评估等核心功能，同时生成混淆矩阵可视化结果并输出完整分类报告。