MATLAB支持向量机图像分类初学者实践项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于支持向量机(SVM)的手写数字图像分类系统。包含数据预处理、特征提取、模型训练和预测模块，通过实际案例帮助初学者掌握SVM算法的应用。项目采用标准手写数字数据集，完整演示图像分类流程。

详 情 说 明

基于 MATLAB 的支持向量机图像分类初学者实践项目

项目介绍

本项目是一个面向初学者的手写数字图像分类实践项目，旨在通过支持向量机（SVM）算法构建一个简单而有效的分类系统。项目完整覆盖了数据预处理、特征提取、模型训练与评估等关键步骤，帮助用户理解 SVM 在图像分类任务中的应用。

项目利用经典的 MNIST 或类似手写数字图像数据集（28x28 像素灰度图像），通过提取图像特征、训练 SVM 模型，并对测试集进行预测和性能评估，最终提供分类准确率及混淆矩阵等指标的可视化结果。

功能特性

• 数据处理模块：导入手写数字图像数据，支持数据标准化和划分训练集、测试集
• 特征提取：从图像中提取有效特征用于模型训练
• 模型训练：使用支持向量机算法训练分类模型，支持不同核函数的比较
• 交叉验证：采用交叉验证方法优化模型参数，提升泛化能力
• 性能评估：输出测试集准确率，生成混淆矩阵等分类性能指标

使用方法

1. 准备手写数字图像数据集（如 MNIST），确保图像为 28x28 像素的灰度格式
2. 运行 main.m 文件启动项目流程
3. 程序将自动执行数据加载、特征提取、模型训练和预测
4. 查看命令行输出的分类准确率及各类性能指标
5. 观察生成的混淆矩阵可视化结果，分析模型性能

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• MATLAB 图像处理工具箱
• MATLAB 统计和机器学习工具箱

文件说明

main.m 文件作为项目的主入口程序，整合并实现了项目的全部核心功能。它依次完成了数据集的导入与预处理，包括图像数据的读取、灰度化及标准化操作；对图像进行特征提取以构建适用于支持向量机训练的样本集；执行模型训练过程，允许用户选择不同的核函数并进行参数调优；利用训练好的模型对测试集进行预测，输出分类准确率并绘制混淆矩阵以直观展示分类性能。