基于MATLAB的SVM二元分类图形化实现与分析工具

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了支持向量机（SVM）的二元分类算法，能够高效处理二维样本数据，使用线性或非线性核函数构建最优分类超平面，并通过拉格朗日乘子法进行优化求解。系统提供原始数据点分布及分类结果的可视化展示，便于用户分析与应用。

详 情 说 明

支持向量机（SVM）二元分类的图形化实现与分析

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的支持向量机（SVM）二元分类系统，专门针对二维空间中的两类样本点进行分类任务。系统实现了完整的SVM算法流程，包括使用序列最小优化（SMO）算法求解优化问题，支持线性核、多项式核和RBF核等核函数选择。项目核心特色在于提供直观的图形化展示，能够可视化原始数据分布、决策边界、支持向量位置以及分类间隔区域，并自动计算多种分类性能评估指标。

功能特性

• 完整的SVM算法实现：基于拉格朗日乘子法构建最优分类超平面
• 多核函数支持：线性核、多项式核、高斯径向基（RBF）核函数
• 可视化分析：实时显示数据点分类结果、决策边界、支持向量和间隔区域
• 性能评估：自动计算分类准确率、混淆矩阵、F1分数等评估指标
• 交互式界面：支持参数调整和实时结果更新
• 预测功能：对新数据点进行快速分类预测

使用方法

数据输入格式

• 训练数据集：N×2数值矩阵，每行代表一个二维数据点的坐标
• 类别标签：N×1向量，包含+1和-1两类标签
• 可选参数：

- 核函数类型（线性/多项式/RBF） - 惩罚系数C - 核函数参数（如RBF核的σ值、多项式核的阶数）

操作流程

1. 准备符合格式要求的训练数据和标签
2. 设置SVM参数（核函数类型、惩罚系数等）
3. 运行主程序进行模型训练
4. 查看图形化输出结果
5. 使用训练好的模型对新数据点进行分类预测

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件整合了完整的SVM分类流程，实现了数据加载与预处理、模型参数配置、SVM核心算法训练、分类结果预测、图形化结果展示以及性能评估计算等核心功能。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条，同时提供用户交互界面便于参数调整和结果分析。