基于MATLAB的SVM分类器实现与可视化分析工具

资 源 简 介

该项目实现完整的支持向量机二分类算法，支持线性核与RBF核函数。提供数据预处理、模型训练、结果可视化和参数调优功能，可导入自定义数据集并通过交叉验证优化性能，帮助用户高效构建分类模型。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM分类器实现与可视化分析工具

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机(SVM)二分类算法框架，提供从数据预处理到结果可视化的全流程解决方案。系统采用MATLAB高效的矩阵运算实现线性核与RBF核函数的SVM分类器，并集成序列最小优化(SMO)算法进行模型训练。工具特别设计了用户友好的交互界面，帮助用户直观理解SVM的分类机理和决策边界形成过程。

功能特性

• 完整的算法实现：支持线性核与RBF核函数的SVM二分类
• 智能参数调优：内置交叉验证超参数优化机制
• 多维度可视化：提供决策边界、支持向量分布、收敛曲线等图形化展示
• 灵活数据接口：支持自定义数据集导入和标准化预处理
• 性能优化：利用MATLAB矩阵运算加速核函数计算过程

使用方法

数据准备

准备训练数据集（N×M数值矩阵）和对应的标签向量（N×1逻辑向量或数值向量），测试数据集格式与训练集保持一致。

参数设置

• 核函数选择：线性核无需参数，RBF核需设定gamma值
• 正则化参数C：调整分类边界的松弛程度（默认值：1.0）
• 收敛容差：设置SMO算法的优化精度（默认值：1e-3）

执行流程

1. 运行主程序启动交互界面
2. 导入训练数据和标签文件
3. 选择核函数类型并设置相应参数
4. 点击训练按钮开始模型优化
5. 导入测试数据获得预测结果
6. 查看准确率报告和各类可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少2GB可用内存（处理大规模数据集时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件集成了完整的SVM分类器工作流程，包含数据加载与预处理、模型训练与参数优化、预测计算与性能评估三大核心模块。通过统一的图形用户界面实现算法参数配置、训练过程控制、结果可视化展示等交互功能，同时提供命令行接口支持批处理操作。程序内部采用模块化设计，确保各功能组件既能协同工作又可独立调用。