MATLAB SVM算法实现与教学工具

资 源 简 介

该项目提供完整的支持向量机算法实现，支持线性/非线性分类任务。通过交互式GUI，用户可导入数据、调节超参数并可视化分类结果与决策边界。附带详细文档，适合算法学习与实践应用。

详 情 说 明

MATLAB支持向量机（SVM）算法实现与教学工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的完整支持向量机（SVM）算法实现与交互式教学工具。它不仅提供了SVM算法的完整MATLAB实现，还配备了直观易用的图形用户界面（GUI），支持用户进行数据导入、参数调整、模型训练和结果可视化。通过此工具，用户可以深入学习SVM的原理及其在实际分类任务中的应用。

功能特性

• 完整的SVM算法实现：支持线性与非线性（使用核技巧）二分类任务。
• 多种核函数选择：支持线性核、多项式核、高斯（RBF）核。
• 交互式GUI界面：无需编程即可完成所有操作，适合教学和快速原型开发。
• 灵活的数据导入：支持.mat、.csv、.xlsx格式的数据文件。
• 全面的结果输出：

- 训练好的SVM模型对象 - 测试集分类准确率 - 决策边界与支持向量的可视化图形 - 详细的模型参数报告 - 新数据预测结果的导出功能

使用方法

1. 启动工具：在MATLAB中运行主程序文件以启动GUI。
2. 导入数据：通过界面选择数据文件。数据应为n×m矩阵，前m-1列为特征，最后一列为二分类标签（建议为-1和1，或0和1）。
3. 设置参数：选择核函数类型（线性/多项式/高斯），调整正则化参数C、核函数参数（如多项式次数、高斯核宽度）等。
4. 训练模型：点击训练按钮，工具将数据集划分为训练集与测试集（或使用自定义划分）进行模型训练。
5. 查看结果：界面将显示模型在测试集上的准确率、决策边界图（对于二维特征）、支持向量位置以及模型参数摘要。
6. 使用模型：可以导入新的未标记数据进行预测，并支持将预测结果导出。

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本。
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于部分基础函数，若完全使用本项目自有实现则可选）。

文件说明

主程序文件集成了整个工具的核心功能，负责创建图形用户界面，并实现了数据加载与预处理、模型参数配置界面、支持向量机训练算法的调用、分类结果的计算与评估、决策边界及支持向量的可视化绘制，以及预测结果的导出等关键流程的控制与协调。