MATLAB实现的SVM特征分类与预测系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的支持向量机分类与预测框架，集成了数据预处理、模型训练、自动参数优化及可视化分析。支持多种核函数选择，高效处理多维特征数据，便于分类预测与特征重要性评估，适用于机器学习科研与应用场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM特征分类与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机分类器，能够处理多维特征数据并进行分类或特征重要性提取。系统采用MATLAB编程实现，包含数据预处理、模型训练、参数优化、分类预测及结果可视化等完整模块。通过支持向量机算法与核函数映射技术，系统可有效解决二分类与多分类问题，并提供直观的结果分析和可视化展示。

功能特性

• 完整的SVM分类流程：涵盖数据预处理、模型训练、参数优化、预测评估全流程
• 灵活的参数配置：支持自定义核函数（线性、多项式、RBF等），可设置惩罚参数C和核函数参数
• 智能参数优化：内置交叉验证功能，自动寻找最优模型参数
• 多场景支持：兼容二分类与多分类任务，适应不同应用需求
• 全面结果分析：提供分类精度评估（混淆矩阵、精确度、召回率等）和决策边界可视化
• 特征重要性分析：支持线性核情况下的特征权重提取与排序

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据

- 训练数据集：n×m维数值矩阵（n为样本数，m为特征数） - 训练标签：n×1维分类标签向量（支持数值型或字符型标签） - 测试数据集：k×m维数值矩阵（k为测试样本数）

1. 设置模型参数

- 核函数类型：线性核、多项式核、RBF核等 - 惩罚系数C：控制模型复杂度与过拟合的平衡 - 核函数参数：如RBF核的gamma参数、多项式核的阶数等

1. 运行分类系统

- 执行主程序启动模型训练与预测流程

1. 获取输出结果

- 训练完成的SVM模型结构体（包含支持向量、权重等参数） - 测试集预测结果：k×1维预测标签向量 - 分类准确率报告（混淆矩阵、精确度、召回率等） - 可视化结果：支持向量分布图、决策边界示意图 - 特征权重分析报告（适用于线性核情况）

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，支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、支持向量机模型训练组件、参数优化与交叉验证机制、分类预测执行单元以及结果可视化生成器。该文件通过模块化设计实现了完整的机器学习工作流，用户可通过简单配置即可完成从数据输入到结果输出的全过程处理。