MATLAB多类型支持向量机工具箱

资 源 简 介

本项目为MATLAB用户提供完整的支持向量机(SVM)算法集成，包含三大分类算法(C-SVC、Nu-SVC、One-Class)及两大回归算法(Epsilon-SVR、Nu-SVR)，支持多类分类、异常检测与回归任务，代码结构清晰并附带应用示例。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类型支持向量机算法集成工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的完整支持向量机(SVM)算法集成工具箱，提供分类与回归两大核心功能模块。工具箱实现了多种经典SVM算法，包括分类模块的C-SVC多类分类、Nu-SVC二类分类、One-Class异常检测，以及回归模块的Epsilon-SVR和Nu-SVR算法。系统集成了数据预处理、模型训练、参数调优和结果可视化等完整工作流程，适用于模式识别、数据挖掘和预测分析等多种应用场景。

功能特性

• 完整的算法覆盖：集成5种主流SVM变体算法，满足分类、回归和异常检测需求
• 灵活的核函数支持：提供线性、多项式、径向基(RBF)等多种核函数选择
• 参数优化功能：内置参数自动调优模块，支持网格搜索和交叉验证
• 可视化分析：生成决策边界图、支持向量分布图、预测结果散点图等直观展示
• 标准化评估指标：分类问题输出准确率报告，回归问题提供MSE、RMSE等误差指标

使用方法

数据准备

% 输入训练数据：n×m数值矩阵（n样本数，m特征维度） train_data = [特征矩阵]; % 标签数据：分类为n×1分类标签，回归为n×1连续值 labels = [对应标签];

基本工作流程

1. 数据预处理：标准化处理、缺失值填补
2. 模型训练：选择算法类型，设置核函数及参数
3. 模型验证：使用交叉验证评估模型性能
4. 预测应用：对测试数据集进行预测分析
5. 结果分析：查看准确率报告和可视化图形

参数设置示例

params.kernel_type = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1.0; % 惩罚系数 params.gamma = 0.1; % 核参数 params.nu = 0.5; % Nu参数

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持中等规模数据集处理
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，实现了工具箱的核心控制逻辑与用户交互界面，主要功能包括：系统初始化与参数配置管理、算法选择与执行流程控制、数据处理与模型训练的整体协调、结果输出与可视化生成的一体化操作，以及错误处理与用户提示机制。该文件通过模块化调用方式整合了工具箱的各项功能，为用户提供统一的操作接口。