MATLAB多分类SVM分类器项目：完整分类系统开发与性能分析

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现多分类支持向量机(SVM)分类系统，包含数据预处理(标准化、归一化、缺失值处理)和一对一策略模型训练模块。提供完整的分类解决方案和性能评估工具。

详 情 说 明

基于MATLAB的多分类支持向量机分类器开发与性能分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于MATLAB的多分类支持向量机（SVM）分类系统。系统采用一对一（one-vs-one）策略处理多分类问题，集成了数据预处理、模型训练、参数优化、性能评估和结果可视化等完整功能模块，为用户提供了一套开箱即用的SVM分类解决方案。

功能特性

• 数据预处理模块：支持数据标准化、归一化、缺失值处理等多种数据预处理操作
• 多分类SVM模型：采用一对一策略实现多分类支持向量机，支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数
• 智能参数优化：内置网格搜索和交叉验证功能，自动寻找最优的超参数组合
• 全面性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度性能评估指标
• 丰富可视化分析：生成分类边界可视化图、混淆矩阵、ROC曲线等多种分析图表

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备包含特征矩阵和标签向量的训练数据集
2. 配置参数：设置核函数类型、惩罚参数C、核函数参数等超参数
3. 模型训练：运行训练程序，系统将自动完成数据预处理和模型训练
4. 性能评估：使用测试集评估模型性能，生成评估报告和可视化图表

参数配置示例

% 设置SVM参数 params.kernel = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1; % 惩罚参数 params.gamma = 0.1; % RBF核参数

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速网格搜索）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了系统的核心功能模块，实现了从数据加载、预处理、模型训练到性能评估的完整工作流程。该文件包含了参数配置接口、模型训练逻辑、交叉验证机制以及结果可视化功能，用户可通过修改相应的配置参数来适应不同的分类任务需求。