MATLAB相关向量机(RVM)分类与回归分析工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了相关向量机算法，提供从数据预处理到模型训练、参数优化的完整流程。包含GUI和命令行接口，支持多种核函数选择，并集成性能评估和可视化模块，适用于分类与回归分析任务。

详 情 说 明

基于相关向量机(RVM)的分类与回归分析工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的相关向量机(RVM)算法工具箱，专注于机器学习中的分类与回归分析任务。工具箱提供了从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，特别突出了RVM算法在模型稀疏性方面的显著优势。通过自动相关性确定(ARD)技术和期望最大化(EM)参数优化，系统能够自动选择最相关的数据点作为相关向量，构建高泛化能力的稀疏模型。

功能特性

• 完整的算法实现：基于相关向量机核心算法，支持分类和回归两种任务模式
• 多模式调用接口：提供图形用户界面(GUI)和命令行两种操作方式，满足不同用户需求
• 灵活的核函数支持：线性核、高斯核等多种核函数选择，适应不同的数据特性
• 自动化参数优化：内置期望最大化(EM)算法进行参数优化，支持收敛阈值和最大迭代次数设置
• 全面的评估体系：提供准确率、均方误差、混淆矩阵等多种性能指标
• 稀疏性分析功能：专门的相关向量统计和模型复杂度分析模块
• 丰富的可视化输出：相关向量分布图、决策边界图、拟合曲线图等直观展示结果

使用方法

数据输入要求

• 训练数据集：支持CSV、MAT等格式，包含特征矩阵和标签向量
• 测试数据集：与训练集相同格式的待预测数据
• 参数配置：核函数类型、最大迭代次数、收敛阈值等超参数
• 预处理选项：数据归一化、特征选择等预处理参数设置

输出结果

1. 训练模型：包含相关向量位置、权重参数、核函数参数的完整模型结构
2. 预测结果：分类任务的类别标签或回归任务的连续值预测
3. 性能指标：准确率、均方误差、混淆矩阵等量化评估指标
4. 可视化输出：多种图形化分析结果，便于直观理解模型性能
5. 稀疏性报告：相关向量数量统计、模型复杂度分析等专门报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 支持Windows、Linux和macOS操作系统

文件说明

main.m文件作为整个工具箱的入口点和核心调度器，实现了系统的主要功能集成与流程控制。该文件负责初始化系统环境参数，协调数据预处理模块的调用，管理模型训练过程中的核函数选择与超参数配置，执行基于期望最大化算法的参数优化迭代，并统筹性能评估与结果可视化模块的输出生成。同时，该文件还提供了用户交互界面（包括GUI和命令行两种模式）的底层支持，确保不同使用习惯的用户都能便捷地操作整个工具箱。