MATLAB实现SVM分类器的数据预处理与归一化分析系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的SVM分类器数据预处理完整流程，重点实现最小-最大归一化、Z-score标准化等多种数据转换方法，有效提升分类模型的性能与稳定性。

详 情 说 明

基于SVM分类器的数据预处理与归一化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机（SVM）分类器数据预处理流程系统，重点集成了多种数据归一化处理技术。系统能够对输入的原始数据集进行有效的数据清洗和归一化转换，并通过SVM算法验证不同归一化方法对分类性能的影响。系统提供直观的可视化界面，展示数据预处理前后的分布变化和分类效果对比，为数据预处理策略的选择提供科学依据。

功能特性

• 多种归一化方法：支持最小-最大归一化、Z-score标准化等多种数据标准化技术
• 灵活的参数配置：可自定义归一化范围（如[0,1]或[-1,1]）和处理参数
• SVM分类验证：采用支持向量机算法对预处理后的数据进行分类性能评估
• 全面的性能评估：提供准确率、精确率、召回率等多维度评估指标
• 可视化分析：生成数据分布直方图、特征空间散点图和混淆矩阵等可视化图表
• 多格式支持：兼容.mat、.csv、.xlsx等多种数据格式输入

使用方法

1. 数据准备：准备包含特征矩阵和标签向量的数据集文件
2. 参数配置：选择归一化方法并设置相关参数范围
3. 运行系统：执行主程序开始数据处理和分析流程
4. 结果查看：查看生成的归一化数据集、性能报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据读取与解析、归一化参数配置界面、多种归一化算法的具体实现、SVM分类器的训练与测试过程、性能指标计算与评估，以及最终结果的可视化展示功能。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整分析链路。