MATLAB实现SVM分类器项目发布

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了支持向量机(SVM)二分类算法，涵盖数据预处理、模型训练、交叉验证与性能评估功能，支持决策边界可视化，并附带测试数据集验证算法性能。代码简洁高效，适合机器学习入门与实践。

详 情 说 明

MATLAB-SVM分类器实现与测试系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了支持向量机（SVM）二分类算法，提供了一个完整的分类器训练与测试系统。系统集成了数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估等核心模块，通过可视化决策边界直观展示分类效果，并附带测试数据集验证算法有效性。

功能特性

• 核心算法：采用序列最小优化（SMO）算法进行SVM优化求解
• 核函数支持：线性核与高斯核（RBF核）映射技术
• 模型评估：准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标计算
• 可视化分析：决策边界可视化、准确率曲线、混淆矩阵展示
• 数据预处理：自动标签格式统一（支持-1/1和0/1标签格式）
• 参数调优：支持惩罚系数C和核参数gamma的交叉验证优化

使用方法

数据准备

• 训练数据：N×M特征矩阵（N个样本，M个特征维数）+ N×1标签向量
• 测试数据：与训练集相同结构的特征矩阵

参数设置

% 基本参数配置 params.kernel_type = 'rbf'; % 核函数类型（linear/rbf） params.C = 1.0; % 惩罚系数 params.gamma = 0.5; % 高斯核参数（rbf核适用） params.tol = 1e-3; % 收敛容忍度

模型训练与测试

% 加载数据 load('dataset.mat');

% 训练SVM模型 model = svm_train(X_train, y_train, params);

% 测试集预测 [predictions, confidence] = svm_predict(model, X_test);

% 性能评估 evaluation = svm_evaluate(y_test, predictions);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：4GB以上（大数据集需要更高内存）

文件说明

主程序文件整合了数据加载、参数初始化、模型训练、预测评估及结果可视化的完整流程。具体实现了样本数据预处理、支持向量机优化求解、多核函数映射选择、交叉验证参数调优、分类性能指标计算、决策边界动态绘制以及训练过程实时监控等核心功能，为用户提供一站式的分类算法实验平台。