【MATLAB实现】基于PCA降维与SVM分类的数据分析系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过PCA对高维数据进行降维处理并保留关键特征，再结合支持向量机（SVM）实现高效分类建模，适用于模式识别和数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于PCA降维与支持向量机分类的数据分类分析系统

1. 项目介绍

本项目实现了一个完整的数据分类分析流程。系统首先采用主成分分析（PCA）技术对高维数据进行降维处理，有效降低数据复杂度，同时保留数据的主要特征信息；随后利用支持向量机（SVM）分类器对降维后的数据进行建模与分类预测。该系统支持用户灵活配置降维维度与SVM核函数参数，适用于处理各类数值型数据的分类任务，为实现高效的模式识别提供了可靠的工具。

2. 功能特性

• 数据预处理：自动处理输入数据，为后续分析做好准备。
• PCA降维：将高维数据投影到低维空间，用户可自定义降维后的维度数（K）。
• SVM分类建模：利用支持向量机算法构建分类模型，支持选择不同的核函数（如线性、多项式、径向基函数等）。
• 性能评估：输出模型的分类准确率、混淆矩阵等关键评估指标，量化模型性能。
• 预测功能：可利用训练好的模型对新样本进行分类预测（可选功能）。
• 结果可视化：提供PCA降维后的二维/三维数据散点图以及分类决策边界示意图，直观展示分析结果。

3. 使用方法

1. 准备数据：确保输入数据为数值型特征矩阵（M×N，M为样本数，N为特征维数）及其对应的类别标签向量（M×1）。
2. 参数配置：在代码相应位置设置降维目标维度数（K）和SVM核函数类型等参数。
3. 运行系统：执行主程序。系统将依次完成数据预处理、PCA降维、SVM模型训练与评估。
4. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出模型性能指标（如准确率），并生成相应的可视化图表。

4. 系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：需要安装统计和机器学习工具箱以支持PCA和SVM的相关函数。

5. 文件说明

主程序文件整合并协调了整个分类分析流程的核心步骤。其主要功能包括：读取和预处理输入的数值数据与标签；调用PCA算法进行指定维度的降维计算；利用降维后的数据训练支持向量机分类模型；对模型进行全面评估并输出准确率等性能指标；绘制降维后的数据分布图及分类决策边界可视化图形。