MATLAB 支持向量回归(SVR)建模与函数拟合系统

资 源 简 介

本 MATLAB 项目实现了基于支持向量回归(SVR)的完整数据分析流程，支持小样本、非线性和高维数据的建模与函数拟合。提供数据预处理、SVR模型训练和性能评估功能。

详 情 说 明

基于支持向量回归(SVR)的数据建模与函数拟合分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量回归(SVR)分析系统，专门用于机器学习中的回归分析和函数拟合任务。系统针对小样本、非线性及高维度数据的建模需求，通过核函数技术有效处理复杂非线性回归问题。该系统提供了从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，适用于科研实验、数据分析和工业应用等多种场景。

功能特性

• 完整的数据预处理：支持数据标准化和归一化处理，确保数据质量
• 多种核函数支持：包含线性核、多项式核和径向基核函数(RBF)
• 高效的训练算法：采用序列最小优化(SMO)算法进行模型训练
• 自动化超参数优化：内置参数调优机制，提升模型性能
• 全面的模型评估：提供均方误差(MSE)、决定系数(R²)、平均绝对误差(MAE)等多种评估指标
• 可视化分析：生成回归拟合曲线，直观展示模型效果
• 支持向量分析：输出支持向量的索引和权重信息

使用方法

数据输入格式

• 训练数据集：特征矩阵X（m×n维）和对应目标值向量Y（m×1维）
• 测试数据集：与训练集相同格式的特征矩阵
• 参数设置：包括惩罚参数C、核函数类型、核函数参数等超参数
• 预处理参数：标准化/归一化处理参数

输出结果

• 训练完成的SVR模型对象
• 模型性能评估指标（MSE、R²、MAE）
• 测试集的预测值向量
• 支持向量信息（索引和权重）
• 回归拟合曲线可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 建议内存4GB以上，用于处理较大数据集

文件说明

main.m文件作为系统的主程序入口，整合了数据预处理、模型训练、参数优化、性能评估和结果可视化等核心功能模块，实现了完整的SVR分析流程。该文件负责协调各个功能组件的执行顺序，处理用户输入参数，调用相应的算法模块，并最终输出模型结果和评估报告，为用户提供一体化的回归分析解决方案。