基于MATLAB的SVM二分类模型训练与测试系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现一套完整的SVM二分类流程，包括数据预处理、归一化处理、模型训练与性能评估。用户可通过导入数据自动化完成特征处理，使用内置fitcsvm函数高效训练模型并生成分类评估报告。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM二分类模型训练与测试系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机（SVM）二分类模型系统，包含数据预处理、模型训练和测试评估三大核心模块。系统支持用户导入训练集和测试集数据，自动进行特征归一化处理，使用MATLAB内置的SVM算法进行模型训练与预测，并提供全面的性能评估和可视化分析功能。适用于机器学习教学示范和实际的二分类任务应用场景。

功能特性

• 完整工作流支持：覆盖从数据导入、预处理到模型训练、预测和评估的全过程
• 灵活的参数配置：支持多种核函数（线性/多项式/RBF）及关键参数自定义设置
• 全面的评估体系：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 丰富的可视化：生成分类决策边界图、支撑向量分布图和混淆矩阵热力图
• 模型持久化：训练完成的模型可保存为.mat文件，便于后续直接调用部署

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含特征矩阵（N×M维）和标签向量（N×1维）
2. 准备测试数据集：格式与训练集保持一致
3. 支持的数据格式：CSV、MAT或TXT文件

参数设置

根据具体分类任务需求，设置以下模型参数：

• 核函数类型（线性/多项式/RBF）
• 正则化参数C
• 核函数特定参数（如多项式次数、RBF核的γ参数）

运行流程

1. 启动主程序后，按提示选择数据文件
2. 设置模型训练参数
3. 系统自动执行数据预处理、模型训练和测试预测
4. 查看输出的性能报告和可视化结果
5. 可选择保存训练好的模型文件

结果获取

系统运行完成后将生成：

• 测试数据的预测分类标签
• 详细的分类性能评估报告
• 多种可视化分析图表
• 可重用的模型文件

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（处理大规模数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个分类任务的工作流程。具体功能包括：用户交互界面管理与输入参数接收、训练与测试数据的读取与验证、数据标准化预处理过程的执行、SVM分类器模型的训练与参数优化、测试集上的预测分类与结果生成、模型性能的多指标计算与报告输出、分类结果的可视化图形绘制，以及训练完成模型的保存与导出操作。