MATLAB实现的SVM多策略分类识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的支持向量机分类系统。支持二分类（线性/非线性SVM）和多分类（一对一策略）任务，包含数据预处理、模型训练与评估功能，适用于模式识别和数据分析应用。

详 情 说 明

基于SVM的多策略分类识别系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机（SVM）分类系统，具备二分类和多分类能力。系统采用多种分类策略和核函数技术，提供从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，适用于各种分类任务场景。

功能特性

• 二分类任务：支持线性/非线性SVM对两类数据进行分类
• 多分类策略：实现一对一（OvO）和一对多（OvA）两种多分类方法
• 核函数支持：提供线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 完整训练流程：包含数据预处理、模型训练、参数调优和交叉验证
• 全面评估体系：输出准确率、混淆矩阵、精度、召回率、F1-score等评估指标

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：M×N维矩阵，M为样本数量，N为特征维度
2. 训练标签：M×1维向量，包含样本对应的类别标签
3. 测试数据集：P×N维矩阵，P为测试样本数量
4. 参数设置：核函数类型、惩罚参数C、核函数参数等
5. 可选配置：数据标准化参数、交叉验证折数等

输出结果

1. 训练完成的SVM模型（包含支持向量、权重参数等）
2. 测试样本的预测标签向量
3. 训练集和测试集的分类准确率
4. 详细的混淆矩阵分析
5. 决策函数值（样本到超平面的距离）
6. 完整的模型评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存空间（取决于数据集大小）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、模型参数配置、多策略分类器训练、交叉验证优化、模型性能测试以及结果可视化展示等完整流程。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能组件协同工作，确保分类任务的高效执行与准确评估。