MATLAB实现的SVM与KNN二元分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，整合支持向量机（SVM）与K近邻（KNN）算法，提供完整的二元分类解决方案。支持数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估，适用于数值型数据集的高效分析与预测。

详 情 说 明

基于支持向量机与K近邻算法的二元分类系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的二元分类系统，采用支持向量机(SVM)与K近邻(KNN)两种经典机器学习算法。系统能够对数值型数据集进行完整的分类流程处理，包括数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估，并支持两种算法效果的直观比较。用户可通过调整关键参数来优化模型性能，并获得可视化的决策边界分析。

功能特性

• 双算法支持：集成SVM与KNN两种核心分类算法
• 参数调优：支持调整SVM核函数、惩罚参数C以及KNN的K值等关键参数
• 数据预处理：自动进行数据标准化处理，提升模型性能
• 交叉验证：内置k折交叉验证功能，确保模型评估的可靠性
• 性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1-score及混淆矩阵等多维度评估指标
• 可视化分析：生成测试集分类结果散点图，支持二维特征的决策边界对比可视化

使用方法

1. 数据准备：将数据集保存为.mat或.csv格式，确保包含特征矩阵和对应的二元分类标签
2. 参数配置：在main.m中设置数据路径、算法参数和可视化选项
3. 运行系统：执行main.m启动训练与评估流程
4. 结果分析：查看命令行输出的性能指标和生成的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持的数据集格式：.mat文件或.csv文件

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、模型训练与参数调优、性能评估与结果比较等核心功能。它实现了整个分类系统的完整工作流程，包括对两种算法的并行处理、交叉验证执行、综合性能指标计算以及决策边界可视化生成。