MATLAB多类支持向量机分类系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多类SVM分类框架，集成OAA、OAO、BSVM2等经典算法。提供完整的数据预处理、参数优化、模型训练与评估流程，支持多策略分类任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类支持向量机分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的多类别支持向量机分类框架，集成多种经典SVM多类分类算法。系统支持用户灵活选择不同的训练策略，提供从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，适用于各种数值型分类数据集的机器学习任务。

功能特性

• 多算法支持：集成一对一(OAO)、一对多(OAA)、有向无环图(BSVM2)等多种多类SVM分类算法
• 参数优化：内置交叉验证与网格搜索功能，自动优化模型超参数
• 全面评估：提供准确率、混淆矩阵、分类报告等多维度性能评估指标
• 灵活配置：支持线性、多项式、RBF等多种核函数，可定制化训练参数
• 可视化分析：生成算法对比报告，辅助用户选择最优分类策略

使用方法

基本流程

1. 准备训练数据（N×M特征矩阵）和标签（N×1类别向量）
2. 设置算法参数（核函数类型、惩罚参数C等）
3. 选择多类分类方法（OAA/OAO/BSVM2）
4. 运行训练流程获得分类模型
5. 使用测试数据进行预测并评估性能

参数配置示例

% 设置SVM参数 params.kernel = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1.0; % 惩罚参数 params.gamma = 0.5; % RBF核参数 method = 'OAA'; % 多类分类方法

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含完整的模型训练与评估流程。其主要功能包括数据加载与预处理、算法参数配置、多类SVM模型训练、交叉验证优化、预测结果生成以及分类性能的综合评估。该文件整合了所有功能模块，为用户提供一站式的分类解决方案，并支持不同算法间的性能对比分析。