MATLAB实现的支持向量机(SVM)数据分类系统

资 源 简 介

本项目完整实现基于MATLAB的SVM分类算法，包含线性核、多项式核和RBF核等多种核函数选项，并提供演示实例，帮助用户快速掌握数据分类应用。

详 情 说 明

MATLAB 平台下的支持向量机（SVM）数据分类系统

项目介绍

本项目是基于 MATLAB 平台完整实现的支持向量机（SVM）分类算法系统。系统提供了从数据预处理、模型训练、参数优化到结果可视化与性能评估的全套解决方案，适用于各类分类任务，包括二分类和多分类问题。

功能特性

• 完整的SVM算法实现：支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数
• 全面的数据处理模块：包含数据标准化、特征选择等预处理功能
• 智能参数优化：采用交叉验证和网格搜索技术自动优化模型参数
• 丰富的可视化功能：可显示决策边界、支持向量分布、学习曲线等
• 多场景支持：完美支持二分类和多分类任务
• 详细的性能评估：提供准确率、召回率、F1-score、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：n×m维数值矩阵（n个样本，m个特征） - 训练标签：n×1维标签向量（支持二分类+1/-1和多分类整数编码） - 测试数据集：k×m维数值矩阵（与训练集特征维度一致）

1. 设置模型参数：

- 选择核函数类型（线性、多项式、RBF等） - 设定惩罚参数C和核函数相关参数 - 配置数据预处理参数和交叉验证折数

1. 运行分类系统：执行主程序完成模型训练和预测

1. 获取输出结果：

- 训练完成的SVM模型结构体 - 测试数据的分类预测结果 - 详细的性能评估指标和可视化图形

参数配置示例

% 设置SVM参数 params.kernel_type = 'rbf'; % 核函数类型 params.C = 1.0; % 惩罚参数 params.gamma = 0.1; % RBF核参数 params.cv_folds = 5; % 交叉验证折数

系统要求

• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括数据加载与预处理、支持向量机模型训练与参数优化、分类预测执行、结果可视化展示以及性能评估报告生成等完整流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，为用户提供一站式的分类解决方案。