MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的智能分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的SVM框架，支持模型训练、交叉验证与分类预测，集成改进算法及可视化工具。适用于基因数据分析，包含Iris等示例数据集，便于分类性能评估与应用扩展。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的智能分类系统及其在基因数据分析中的应用

项目介绍

本项目是一个支持向量机的MATLAB实现框架，集成了基本的SVM分类器构建及多种改进算法。程序提供了完整的模型训练、交叉验证与预测流程，并可对分类性能进行可视化分析。包含多个典型算例（如Iris数据集、乳腺癌数据集）用于测试算法性能，同时提供预处理好的基因表达数据作为实际应用案例。该程序支持线性、多项式和径向基函数（RBF）等多种核函数，用户可自定义参数以优化分类模型。

功能特性

• 完整的SVM实现：支持线性、多项式、RBF等多种核函数
• 参数优化：集成交叉验证功能，自动搜索最优参数组合
• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多种评估指标
• 改进算法对比：支持不同参数设置和算法变体的性能对比分析
• 可视化展示：生成分类边界、性能曲线等直观图表
• 实际应用案例：包含基因表达数据分析等真实场景应用

使用方法

数据输入

• 训练数据：MATLAB数值矩阵或CSV格式文件，每行为一个样本，前N列为特征，最后一列为标签
• 测试数据：结构与训练数据一致，但不包含标签列
• 参数配置：通过配置文件或函数参数设置核函数类型、惩罚因子等参数

运行流程

1. 准备数据集（训练集和测试集）
2. 配置SVM参数（核函数、惩罚因子等）
3. 执行模型训练
4. 进行预测和性能评估
5. 查看分析结果和可视化图表

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
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的SVM分类器构建与分析流程，包括数据加载与预处理、模型参数配置与训练、交叉验证优化、预测结果生成、多种性能评估指标计算以及不同算法配置的对比分析。该文件集成了可视化功能，能够直观展示分类边界、ROC曲线和混淆矩阵等分析结果，同时支持用户自定义参数设置以实现灵活的模型调优。