MATLAB多类支持向量机图形化分类实验平台

资 源 简 介

本项目提供了一个集成式MATLAB图形界面，支持数据导入、参数配置和多类支持向量机模型训练。内置多种分类方法（一对一、一对多等）及数据预处理模块，实现从数据加载到结果可视化的全流程自动化分析，适用于机器学习教学与实验。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类支持向量机图形化分类实验平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的集成式图形化分类实验平台，专门用于多类支持向量机(SVM)的分类实验与研究。平台通过友好的图形用户界面，为用户提供从数据导入、预处理、模型训练到结果可视化的完整工作流程，支持多种SVM多类分类策略和核函数选择，适合教育演示和科研实验使用。

功能特性

• 一体化操作界面：集成数据导入、参数配置、模型训练与可视化分析功能
• 多类分类支持：支持一对一(One-vs-One)、一对多(One-vs-All)、有向无环图(DAG)等多种多类分类方法
• 数据预处理：内置特征标准化、数据分割等预处理模块
• 实时可视化：提供分类过程动画和决策边界动态展示
• 灵活参数配置：支持线性、多项式、径向基函数等多种核函数及参数调优
• 性能评估：生成详细的分类性能报告，包括混淆矩阵、准确率、召回率等指标
• 多样化分类模式：支持测试数据批量分类和单个样本实时分类演示

使用方法

1. 数据准备：准备CSV、Excel或MAT格式的训练数据集和测试数据集
2. 启动平台：运行主程序文件进入图形化操作界面
3. 数据导入：通过界面导入训练数据和测试数据
4. 参数设置：选择分类方法、核函数类型，设置惩罚参数C和核参数
5. 模型训练：点击训练按钮开始模型训练，观察实时可视化效果
6. 分类预测：对测试数据进行批量分类或单个样本实时分类
7. 结果分析：查看性能评估报告，保存分类结果和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了平台的核心控制逻辑，包括图形用户界面的初始化与布局、各类回调函数的集中管理、数据导入与预处理流程的协调、SVM模型训练与预测过程的调度、可视化图形的生成与更新以及结果导出功能的统一处理。该文件作为整个系统的中枢，确保了各功能模块之间的有序协作和用户交互的流畅性。