MATLAB原生支持向量机（SVM）程序包发布

资 源 简 介

本项目实现了基于MATLAB原生的SVM工具箱，支持线性/非线性分类与回归，提供多种核函数选择（线性、多项式、RBF、Sigmoid）。通过简洁的接口设计，用户可轻松进行模型训练与预测，适用于数据分类及回归分析任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的原生支持向量机（SVM）程序包

项目介绍

本项目是一个完全基于MATLAB原生环境开发的功能完整的支持向量机程序包。项目采用MATLAB高效的矩阵运算进行优化，结合二次规划求解算法与核函数映射技术，实现了SVM的核心算法及其多种变体。程序包提供了从数据预处理、模型训练、参数优化到结果评估与可视化的全流程解决方案，适用于分类与回归任务。

功能特性

• 全面算法支持：实现线性与非线性SVM分类及回归算法
• 丰富核函数库：支持线性核、多项式核、RBF核、Sigmoid核等多种核函数
• 智能参数优化：集成网格搜索与交叉验证的自动参数优化功能
• 专业数据预处理：包含特征标准化、数据归一化等预处理模块
• 强大可视化工具：提供决策边界绘制、支持向量显示等分析工具
• 完备评估体系：包含准确率、召回率、F1分数、均方误差等评估指标

使用方法

基本训练与预测

% 加载数据 load('dataset.mat'); % 包含train_data, train_label, test_data

% 设置SVM参数 params.kernel = 'rbf'; params.C = 1; params.gamma = 0.1;

% 训练模型 model = svm_train(train_data, train_label, params);

% 进行预测 [predictions, accuracy] = svm_predict(model, test_data, test_label);

参数自动优化

% 使用网格搜索优化参数 best_params = svm_optimize(train_data, train_label, 'kernel', 'rbf');

% 使用优化后的参数训练模型 optimized_model = svm_train(train_data, train_label, best_params);

结果可视化

% 绘制决策边界 svm_plot_decision_boundary(model, train_data, train_label);

% 显示支持向量 svm_plot_support_vectors(model, train_data);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于二次规划求解）
• 统计和机器学习工具箱（可选，用于额外功能）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、模型参数配置、支持向量机训练过程、测试集预测验证、模型性能综合评估以及结果可视化等核心功能模块，构成了完整的机器学习工作流。该文件通过结构化的参数设置与函数调用，展示了程序包的主要能力，包括不同类型核函数的灵活应用、自动化超参数寻优以及多维度的结果分析展示，为用户提供了一站式的S模型应用体验。