MATLAB实现的SVM分类算法与实例分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的线性与非线性SVM MATLAB实现，涵盖数据预处理、核函数选择、模型训练、参数优化、分类预测及结果可视化功能，附带详细使用示例与性能分析文档，适用于机器学习教学与实践应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM分类算法实现与实例分析系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的支持向量机(SVM)分类算法的MATLAB实现，包含线性SVM和非线性SVM两种版本。系统集成了数据预处理、模型训练、参数优化、分类预测和结果可视化等全套功能，并配备详细的算法原理解析、代码注释和使用教程，帮助用户快速掌握SVM在MATLAB中的实际应用。

功能特性

• 完整的SVM实现：支持线性SVM和非线性SVM算法
• 多种核函数选择：线性核、多项式核、RBF核函数
• 参数优化功能：基于交叉验证的惩罚参数C和核函数参数优化
• 全面的可视化分析：决策边界可视化、学习曲线、混淆矩阵等性能分析图表
• 用户友好接口：简洁的配置参数和直观的结果展示

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（N×M矩阵）、训练标签（N×1向量，值为-1或1）和测试数据集（K×M矩阵）准备好
2. 设置参数：根据需要选择核函数类型、设置惩罚参数C和核函数参数等
3. 运行系统：执行主程序开始模型训练和测试
4. 查看结果：系统将输出分类准确率、预测标签、可视化图表等结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括数据加载与预处理模块、SVM模型训练的核心算法逻辑、多种核函数的计算与选择机制、基于交叉验证的参数自动优化流程、分类预测与准确性评估功能，以及决策边界和学习曲线等可视化分析组件的调用与展示。