基于MATLAB的SVM模式分类仿真系统，支持多核函数与可视化分析

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的SVM分类方法，支持线性与非线性分类，提供多种核函数（线性、多项式、RBF）选择，内置典型案例如鸢尾花数据集，并可实时可视化分类边界与支持向量，适用于教学与实验演示。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM模式分类仿真实验系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的支持向量机(SVM)模式分类仿真实验系统，旨在为用户提供一个直观、交互式的SVM分类算法学习与实验平台。系统实现了完整的SVM分类流程，支持线性与非线性分类任务，并提供了丰富的可视化功能和性能评估工具，帮助用户深入理解SVM算法的原理与参数调节策略。

功能特性

• 完整的SVM分类实现：支持线性与非线性分类，涵盖SVM算法的核心计算过程
• 多种核函数选择：提供线性核、多项式核、RBF核（高斯核）等多种核函数选项
• 直观的可视化展示：动态显示分类边界、支持向量及数据分布情况
• 典型分类案例集成：内置鸢尾花数据集、二维人工数据集等经典实验数据
• 自定义数据支持：支持用户导入.txt、.csv格式的自定义数据集进行实验
• 全面的性能评估：提供准确率、召回率、F1-score等评估指标及混淆矩阵分析
• 交互式参数调节：可通过图形界面实时调整SVM参数，观察参数变化对分类效果的影响

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动加载默认数据集并初始化参数设置
2. 选择数据集：从内置数据集中选择或导入自定义数据文件
3. 设置参数：通过界面调节惩罚系数C、核函数类型及相关参数
4. 训练模型：点击训练按钮，系统将构建SVM分类器并显示训练结果
5. 查看结果：观察分类边界可视化、支持向量位置及性能评估报告
6. 参数实验：通过调节不同参数组合，对比分析参数对分类性能的影响

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、SVM模型训练、分类预测执行、结果可视化展示以及性能评估分析。该文件实现了图形用户界面的构建，提供交互式的参数调节控件，并负责协调各功能模块之间的数据流转与逻辑调用，确保用户能够流畅地进行分类实验与结果观察。