基于SMO优化算法的MATLAB图像分类支持向量机实现

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的支持向量机分类系统，采用SMO优化算法进行高效模型训练。系统具备图像预处理、特征提取和自动支持向量选择功能，支持多种核方法，适用于图像分类任务。提供完整的MATLAB代码实现。

详 情 说 明

基于SMO优化算法的图像分类支持向量机实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机分类系统，专门针对图像数据处理而设计。系统采用序列最小最优化算法进行高效的模型训练，能够自动选择支持向量并构建最优分类超平面。通过集成多种核函数技术和图像特征提取方法，本系统可广泛应用于各种图像分类任务，具备较高的分类准确率和良好的泛化能力。

功能特性

• 完整的图像处理流程：支持图像预处理、特征提取与降维处理
• 高效的SMO优化算法：实现快速的模型训练和参数优化
• 多核函数支持：提供线性核、多项式核和高斯核三种核函数选择
• 自动支持向量选择：智能识别关键样本点，构建稀疏模型
• 全面的性能评估：输出准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度评估指标
• 结果可视化：生成支持向量分布图和分类边界可视化图像

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，格式要求为：

• 训练数据集：N×M维特征矩阵 + N×1维标签向量
• 测试数据集：与训练集格式相同的待分类图像特征数据

参数配置

设置以下超参数：

• 核函数类型（线性/多项式/高斯）
• 惩罚参数C
• 收敛阈值
• 其他核函数特定参数

运行流程

1. 加载图像数据并进行特征提取
2. 配置SVM模型参数
3. 使用SMO算法训练模型
4. 对测试数据进行分类预测
5. 评估模型性能并生成可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 足够的内存容量以处理图像数据矩阵
• 支持图形显示功能用于结果可视化

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据读取与预处理、模型参数初始化、训练过程调度、分类预测执行以及结果评估与可视化生成。它协调各个功能模块的协作，确保整个图像分类流程的顺利执行，并负责最终结果的整合输出。