MATLAB支持向量机SVM二分类可视化演示系统

资 源 简 介

即插即用的MATLAB项目，提供SVM二分类可视化演示。支持自动生成或加载二维数据集，图形化选择核函数，实时训练并渲染分类结果与决策边界。适合机器学习教学与算法快速验证。

详 情 说 明

MATLAB支持向量机(SVM)二分类可视化演示系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的即插即用支持向量机(SVM)二分类可视化演示系统。该系统通过图形用户界面(GUI)实现了SVM分类算法的完整教学演示流程，用户无需编程即可体验从数据加载、模型训练到结果可视化的全过程。系统特别注重可视化效果，能够直观展示决策边界、支持向量和分类边际等SVM核心概念。

功能特性

• 多样数据源支持：内置多种人工生成的二维分类数据集（圆形分布、线性可分、异或问题等），同时支持用户导入CSV格式外部数据
• 灵活核函数选择：提供线性核、多项式核、RBF核等多种核函数，支持参数自定义调节
• 实时训练与可视化：一键训练SVM模型，实时显示决策边界等高线、支持向量标记和分类区域
• 交互式测试功能：用户可通过鼠标点击在坐标轴上添加测试点，系统即时显示分类预测结果
• 全面评估指标：自动计算并显示分类准确率、混淆矩阵等模型性能指标
• 参数调节可视化：支持惩罚参数C、核函数参数等关键参数的实时调整和效果对比

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化并显示图形用户界面
2. 数据加载：

- 选择内置数据集：从下拉菜单选择预置的样本类型 - 导入外部数据：点击"导入数据"按钮选择CSV文件（格式：特征1,特征2,类别标签）

1. 参数设置：

- 选择核函数类型（线性/多项式/RBF等） - 调整惩罚参数C和核函数特定参数

1. 模型训练：点击"训练模型"按钮，系统将自动训练SVM分类器
2. 结果查看：

- 图形区域显示数据分布、决策边界和支持向量 - 信息面板显示模型参数和性能指标

1. 交互测试：在图形区域点击鼠标添加测试点，系统将实时显示该点的分类结果和概率

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的图形显卡
• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+或Linux主流发行版

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的完整布局设计与回调函数逻辑，承担了系统初始化的核心任务，实现了数据管理模块的集中控制，包含了所有交互组件的响应处理机制，集成了支持向量机模型的训练与预测流程，负责可视化渲染引擎的调度管理，并处理外部数据文件的读取与验证功能。