MATLAB高效SVM分类器工具包完整实现方案

资 源 简 介

本项目提供一套完整的MATLAB版SVM分类器工具包，支持数据预处理、模型训练与参数优化，内置交叉验证和分类边界可视化功能。模块化设计便于调用，适配多类别分类场景。

详 情 说 明

MATLAB-Based SVM分类器实用工具包

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的完整SVM分类器实现方案，提供从数据预处理到模型预测的全流程解决方案。采用模块化设计，支持多类别分类任务，内置参数优化和交叉验证功能，帮助用户快速构建高性能分类模型。

功能特性

• 完整工作流：涵盖数据预处理、模型训练、参数优化、分类预测全流程
• 多核支持：支持线性、多项式、RBF等多种核函数
• 智能调参：内置交叉验证与网格搜索超参数优化
• 可视化展示：提供分类决策边界和支持向量的二维可视化
• 多类别分类：支持二分类及多类别分类任务
• 灵活接口：同时支持数值型和字符型标签输入

使用方法

基本调用流程

% 准备数据 trainData = [...] % n×m训练数据矩阵 trainLabels = [...] % n×1标签向量 testData = [...] % k×m测试数据矩阵

% 设置参数（可选） params.kernel = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1; % 惩罚参数 params.gamma = 0.5; % 核函数参数

% 训练模型 model = trainSVM(trainData, trainLabels, params);

% 预测结果 [predictions, accuracy] = predictSVM(model, testData, testLabels);

参数配置选项

• kernel: 核函数类型 ('linear', 'poly', 'rbf')
• C: 惩罚参数（默认1）
• degree: 多项式核次数（仅多项式核有效）
• gamma: RBF核参数（默认1/特征数）
• crossval: 是否启用交叉验证（true/false）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了完整的SVM分类流程控制，包括数据加载与验证、模型训练参数配置、交叉验证过程执行、分类预测结果生成，以及分类边界可视化图形的绘制功能，为用户提供一站式的分类解决方案。