MATLAB支持向量机数据分类预测系统

资 源 简 介

本项目提供完整的支持向量机分类解决方案，涵盖数据预处理、模型训练与参数优化。支持二分类/多分类任务，采用核函数处理非线性问题。经过严格验证，确保算法可靠性和实用价值。

详 情 说 明

基于支持向量机的数据分类预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机分类模型，支持二分类和多分类任务。系统包含数据预处理、模型训练、参数优化和预测分析等完整流程，采用核函数技巧处理非线性分类问题，并提供可视化界面展示分类结果和决策边界。

功能特性

• 数据预处理：支持多种格式数据输入（CSV、Excel、MAT），自动处理缺失值
• 模型训练：基于MATLAB优化工具箱的高效SVM训练算法
• 参数优化：采用交叉验证技术自动优化模型参数
• 多核支持：支持线性、多项式、高斯等多种核函数
• 可视化分析：提供分类结果可视化、决策边界绘制和预测概率分布
• 性能评估：输出分类准确率报告和混淆矩阵

使用方法

1. 数据准备：将数据文件置于项目根目录
2. 配置参数：根据需要修改核函数类型、优化参数等设置
3. 运行系统：执行主程序文件开始分类预测
4. 结果分析：查看生成的准确率报告和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 机器学习工具箱
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序实现了数据导入与预处理、支持向量机模型训练、参数自动优化、分类预测执行、结果可视化展示以及模型性能评估等核心功能，为用户提供了一个完整的机器学习分类解决方案。