MATLAB多类型支持向量机算法工具箱发布信息

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB支持向量机算法集合，包含5种主要变体，如C_SVC、Nu_SVC和One-Class分类器。C_SVC通过参数C调节分类边界，Nu_SVC使用Nu参数控制支持向量比例，适用于多种分类任务。工具箱简洁易用，适合机器学习研究和应用。

详 情 说 明

MATLAB多类型支持向量机算法工具箱

项目介绍

本项目是一个功能完整的支持向量机（SVM）算法实现集合，包含5种主要的支持向量机变体算法。该工具箱基于MATLAB平台开发，集成了核函数技术和凸优化求解方法，为机器学习任务提供完整的SVM解决方案。

功能特性

• C-SVC分类算法：通过惩罚参数C控制分类边界，适用于多类分类问题
• Nu-SVC二类分类算法：使用Nu参数控制支持向量比例，优化模型复杂度
• One-Class支持向量机：专门用于异常检测和离群点识别任务
• Epsilon-SVR回归算法：通过Epsilon管控制回归精度，实现稳健的回归预测
• Nu-SVR回归算法：使用Nu参数控制支持向量数量，平衡回归精度与计算效率
• 多种核函数支持：线性核、多项式核、径向基核（RBF）等
• 完整的输出指标：包括预测结果、准确率评估、可视化分析等

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×D维特征矩阵和对应标签/目标值向量）
2. 参数设置：根据任务需求选择算法类型，设置核函数参数、惩罚系数C、Nu参数等
3. 模型训练：调用相应算法函数进行模型训练
4. 预测评估：使用测试数据集进行预测，获取分类准确率或回归误差指标
5. 结果可视化：生成决策边界图、支持向量分布图、回归拟合曲线等分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于凸优化求解）

文件说明

该工具箱的主入口文件集成了数据加载与预处理、五种核心SVM算法的参数配置与模型训练、预测结果评估与性能分析、以及多维度可视化展示等核心功能，为用户提供一站式的SVM算法实验平台。通过该文件可完整体验从数据输入到结果输出的全流程分析。