MATLAB实现的高效线性与非线性支持向量机分类工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了支持向量机分类器，涵盖线性核、多项式核与高斯核函数。功能包括数据标准化、模型训练、交叉验证、分类预测与可视化，支持二分类及多分类问题，并提供直观的分类边界可视化界面，便于模型分析与应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的线性与非线性支持向量机分类器实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机分类器，采用MATLAB编程语言开发。系统核心实现了基于拉格朗日对偶优化理论和序列最小优化算法的训练机制，通过核技巧支持线性与非线性分类任务。该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，特别针对二维特征数据集提供了直观的分类边界可视化功能，适用于机器学习教学演示与实际分类问题研究。

功能特性

• 核函数支持：线性核、多项式核、高斯径向基核三种核心核函数
• 问题类型：完整支持二分类与多分类问题处理
• 优化算法：基于序列最小优化的高效训练算法实现
• 数据预处理：内置数据标准化模块，提升模型收敛稳定性
• 模型验证：集成k折交叉验证机制，保障模型泛化能力
• 评估体系：提供混淆矩阵、精确率、召回率等多维度性能指标
• 可视化支持：针对二维特征数据生成决策边界与支持向量分布图

使用方法

基本训练流程

% 1. 加载数据（特征矩阵与标签向量） load('dataset.mat');

% 2. 设置模型参数 params.kernel = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1.0; % 惩罚系数 params.sigma = 0.5; % 高斯核参数

% 3. 训练SVM模型 model = svm_train(X_train, y_train, params);

% 4. 预测与评估 y_pred = svm_predict(model, X_test); accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

交叉验证示例

% 执行5折交叉验证 cv_results = svm_crossval(X, y, params, 5); fprintf('平均准确率: %.2f%%n', cv_results.mean_accuracy * 100);

可视化功能

% 生成分类边界图（仅限2D特征） svm_visualize_2d(model, X, y);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模数据集时推荐8GB以上）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件集成了完整的SVM分类工作流程，包含数据标准化处理、核矩阵计算、拉格朗日乘数优化、模型参数估计以及预测决策函数。该文件通过模块化设计实现了训练与预测的分离，支持用户交互式设置核函数类型与超参数，并自动根据特征维度判断是否启用可视化模块。同时集成了模型持久化功能，可将训练结果保存为结构体数据供后续调用。