MATLAB实现SVM多方法对比与分类性能评估系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，实现线性SVM、多项式核SVM和RBF核SVM三种算法，构建完整的分类评估框架，包括数据预处理、模型训练、超参数优化和性能评估模块，适用于模式识别和机器学习应用。

详 情 说 明

SVM多方法对比与分类性能评估系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了三种典型的SVM算法（线性SVM、多项式核SVM及RBF核SVM），并构建了完整的分类评估框架。系统集成了数据预处理、模型训练、超参数调优、分类预测和性能评估等模块，支持对多种数据集进行详细的分类实验和结果比较。

功能特性

• 多算法支持：实现线性核、多项式核和RBF核三种SVM算法
• 超参数优化：采用交叉验证技术自动优化模型参数
• 全面评估：提供准确率、精确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 可视化展示：生成决策边界图、分类效果图和性能对比图
• 实验对比：支持三种算法在训练时间和预测精度等方面的详细分析

使用方法

1. 数据准备：准备好训练数据集和测试数据集（特征矩阵和标签向量）
2. 参数设置：配置惩罚系数C、核函数参数等超参数范围
3. 运行实验：执行主程序开始训练和测试流程
4. 结果分析：查看输出的分类结果、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括数据加载与预处理、三种SVM模型的训练与超参数优化、分类预测执行、多维度性能评估指标计算、结果可视化图表生成以及算法对比分析报告输出等功能模块的集成与调度。