MATLAB实现的SVM数据归一化预处理与分类分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的SVM分类流程，集成多种数据归一化方法（Min-Max、Z-score等），优化特征缩放以提升模型性能，适用于数据预处理与分类任务。

详 情 说 明

基于SVM的数据归一化预处理与分类分析系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）分类算法的数据预处理与建模分析系统。系统集成了多种数据归一化预处理技术，通过特征缩放处理提升SVM模型性能，适用于二分类和多分类场景。项目提供完整的机器学习流程，包括数据预处理、模型训练、交叉验证、超参数调优和模型评估，为用户提供一站式分类分析解决方案。

功能特性

• 多种归一化方法：支持Min-Max归一化、Z-score标准化等数据预处理技术
• 灵活的SVM配置：支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 自动化超参数优化：内置交叉验证和网格搜索功能，自动寻找最优模型参数
• 全面的模型评估：提供准确率、混淆矩阵、分类边界图等多种评估指标
• 特征重要性分析：分析各特征对分类结果的贡献程度
• 多分类支持：完美处理二分类及多分类问题

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 数值型特征矩阵（M×N维，M为样本数，N为特征数） - 对应标签向量（M×1维，包含分类标签）

1. 设置参数：

- 选择归一化方法（Min-Max或Z-score） - 指定SVM核函数类型 - 设置正则化参数等超参数

1. 运行分析：

- 系统自动完成数据预处理、模型训练和评估

1. 获取输出结果：

- 预处理后的归一化数据矩阵 - 训练完成的SVM分类模型 - 模型性能评估报告 - 特征重要性分析结果

参数配置示例

% 设置归一化方法 options.normalization = 'minmax'; % 或 'zscore'

% 设置SVM参数 options.kernel = 'rbf'; % 核函数类型 options.C = 1.0; % 正则化参数 options.gamma = 0.1; % RBF核参数

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（根据数据集大小调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了从数据加载、预处理到模型训练与评估的完整流程。具体包含数据归一化处理模块、SVM分类器训练组件、模型性能评估单元以及结果可视化功能，通过统一的接口管理整个分析过程，确保各环节的协调运作和高效执行。