基于MATLAB的SVM鸢尾花分类模式识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机（SVM）算法，对鸢尾花数据集进行自动预处理、模型训练与评估，实现高效准确的分类识别，适用于模式识别入门与实践。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的鸢尾花数据分类模式识别系统

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了基于支持向量机（SVM）的模式识别算法，对经典的鸢尾花数据集进行分类识别。系统能够自动完成数据加载、预处理、模型训练与评估全过程，最终实现对鸢尾花样本的准确分类，为模式识别研究提供完整的解决方案。

功能特性

• 自动数据处理：自动加载鸢尾花数据集并进行标准化预处理
• 智能数据划分：按比例自动划分训练集和测试集
• SVM模型构建：基于支持向量机算法构建多分类模型
• 交叉验证优化：采用交叉验证技术优化模型参数
• 全面性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵等评估指标
• 新样本预测：支持对新输入样本进行类别预测
• 结果可视化：可选的特征分布和分类边界可视化展示

使用方法

1. 数据准备：确保鸢尾花数据集以数值矩阵格式准备就绪（150×4矩阵）
2. 运行系统：执行主程序文件启动分类系统
3. 参数设置：根据提示设置训练集比例、SVM参数等（可选）
4. 查看结果：系统自动输出分类准确率、混淆矩阵等评估结果
5. 新样本预测：输入新样本特征数据，获取预测类别（1,2,3）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少2GB可用内存
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、训练测试数据集划分模块、支持向量机分类模型构建与训练模块、模型性能评估与可视化模块，以及新样本预测功能模块。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整流程，用户通过运行此文件即可获得完整的分类识别结果。