MATLAB实现的手写体数字SVM分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用手写编码实现支持向量机分类算法。系统能够提取手写数字图像特征，通过核函数解决非线性分类问题，在小样本场景下保持优异识别性能。包含完整的数据预处理和模型训练流程。

详 情 说 明

基于支持向量机的手写体数字分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机（SVM）分类器，采用手写编码方式实现核心算法。该系统专门用于手写数字识别，能够有效处理28×28像素的手写数字灰度图像。通过核函数映射技术解决了非线性可分问题，在小样本情况下仍能保持良好的分类性能。系统包含数据预处理、模型训练、预测评估等完整流程，经过严格测试验证了其有效性和稳定性。

功能特性

• 完整SVM实现：从零开始实现SVM核心算法，包含线性与非线性分类能力
• 多核函数支持：支持线性核、多项式核、高斯径向基核等多种核函数
• 完整工作流程：数据预处理、模型训练、参数调优、预测评估一体化
• 性能优化：采用交叉验证进行参数调优，确保模型最佳性能
• 多维输出：提供分类准确率、预测标签、支持向量索引和决策函数值等丰富输出信息

使用方法

数据准备

• 训练数据：28×28像素的手写数字灰度图像矩阵，像素值范围0-255
• 标签数据：0-9的数字标签向量，对应每个训练样本的真实类别
• 测试数据：与训练数据格式相同的待分类图像矩阵

运行流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置SVM参数（核函数类型、惩罚参数C、核参数等）
3. 运行训练程序进行模型训练
4. 使用训练好的模型对测试数据进行预测
5. 获取分类结果和性能评估

输出结果

• 分类准确率：模型在测试集上的整体分类准确率百分比
• 预测标签：测试集每个样本的预测分类结果向量
• 支持向量索引：最终确定的支持向量在训练集中的位置索引
• 决策函数值：每个测试样本到超平面的函数距离

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 足够的内存空间处理图像数据（建议≥4GB）
• 支持矩阵运算的基本计算环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、模型参数初始化、支持向量机训练过程、交叉验证调参、测试集预测分类以及最终的结果评估与输出。该文件整合了所有关键功能模块，确保分类任务能够完整执行，并负责协调各个算法组件之间的数据传递与逻辑调用。