MATLAB非线性SVM多分类可视化系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现基于核方法的非线性SVM多分类系统，支持RBF和多项式核函数，采用一对多策略处理多类数据。具备数据预处理、模型训练及分类决策边界可视化功能，适用于机器学习教学与实验。

详 情 说 明

基于核方法的非线性SVM多分类可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于核方法的非线性支持向量机（SVM）多分类可视化系统。系统通过核函数（如RBF核、多项式核）将原始特征空间映射到高维空间，有效处理非线性可分数据，并采用一对多（OvA）策略解决多类别分类问题。系统集成了数据预处理、模型训练、性能评估和决策边界可视化等功能，支持用户交互式调整模型参数并实时观察分类效果，适用于机器学习教学演示与算法优化实验。

功能特性

• 核方法支持：提供多种核函数（线性核、RBF核、多项式核）选择，处理复杂非线性模式。
• 多分类能力：基于一对多策略，实现高效的多类别分类。
• 交互式参数调整：支持实时调整核函数参数（如γ值）与惩罚系数C，即时可视化参数变化对决策边界的影响。
• 多维可视化：生成二维或三维特征空间的决策边界图，高亮显示支持向量。
• 性能评估：输出测试集分类准确率、混淆矩阵及多类性能指标（精度、召回率等）。

使用方法

1. 数据准备：准备数值型特征矩阵（N×D）与对应的类别标签向量（N×1，整数标签）。
2. 参数设置：选择核函数类型，设置相应超参数（如RBF核的γ、多项式核的阶数）及正则化参数C。
3. 模型训练：系统将数据划分为训练集与测试集，训练多分类SVM模型。
4. 结果可视化：查看决策边界图、支持向量分布及分类性能报告。
5. 交互优化：调整参数后重新训练，对比不同设置下的分类效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心流程控制与功能调度。具体而言，它负责初始化系统界面，接收用户输入的数据集与参数配置，调用数据预处理模块进行特征标准化与数据集划分，执行多分类SVM模型的训练与预测过程，生成并呈现决策边界可视化图形（包括支持向量的突出标记），同时计算并展示分类准确率、混淆矩阵及其他关键性能指标，最终完成用户交互参数的实时响应与模型更新。