MATLAB相关向量机（RVM）多类别分类系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB环境下基于相关向量机（RVM）的多类别分类工具，通过贝叶斯推断实现稀疏学习与自动相关向量选择。支持数据预处理、模型训练、交叉验证及结果可视化，适用于小样本高效分类任务。

详 情 说 明

MATLAB环境下基于相关向量机（RVM）的多类别分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于相关向量机（RVM）的分类器，专门用于处理多类别分类任务。通过贝叶斯推断自动选择相关向量，系统能够实现高效的稀疏学习与分类预测。该系统集成了完整的数据预处理、模型训练、交叉验证及可视化分析功能，特别适用于小样本和高维数据的分类场景。

功能特性

• 多类别分类支持：能够处理两个及以上类别的分类问题
• 贝叶斯稀疏学习：采用相关向量机算法自动选择相关向量，实现模型稀疏化
• 灵活核函数：支持高斯核、线性核、多项式核等多种核函数映射
• 概率输出：提供测试样本属于各类别的后验概率估计
• 性能评估：包含准确率、混淆矩阵等评估指标，二分类任务支持ROC曲线分析
• 交叉验证：内置交叉验证功能，便于模型参数调优与性能评估

使用方法

数据输入要求

• 训练数据：N×D数值矩阵（N为样本数，D为特征维度）
• 训练标签：N×1类别标签向量（支持离散数值或字符型标签）
• 测试数据：M×D数值矩阵（M为待预测样本数）
• 可选参数：核函数类型、超参数初始值、收敛阈值等

基本操作流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置模型参数（核函数类型、超参数等）
3. 执行模型训练过程
4. 对测试数据进行预测
5. 分析预测结果和性能指标

输出结果

• 模型参数：相关向量集合、权重分布、核函数参数
• 预测结果：测试样本的类别标签（M×1向量）
• 概率输出：每个测试样本属于各类别的后验概率（M×K矩阵，K为类别数）
• 性能指标：准确率、混淆矩阵、ROC曲线（二分类时）

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、模型参数配置、相关向量机训练过程、多类别分类预测实现、结果可视化展示以及性能评估分析。该文件通过模块化设计实现了完整的分类流程，用户可通过调整参数配置适应不同的分类任务需求。