MATLAB SVM交互式学习平台：从零掌握支持向量机

资 源 简 介

本项目为MATLAB初学者提供直观的SVM学习体验，支持动态数据可视化与交互参数调节（核函数、惩罚系数C）。通过实时分类效果反馈，帮助用户快速理解SVM的核心原理与应用场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM初学者交互式学习平台

项目介绍

本项目是一个专为机器学习初学者设计的交互式学习平台，通过直观的可视化界面帮助用户理解支持向量机(SVM)的基本原理和应用。平台采用MATLAB GUI开发，实现了SVM算法的完整演示流程，让用户能够通过动手实践快速掌握SVM的核心概念。

功能特性

• 动态数据可视化：实时展示二维数据点在特征空间中的分布情况
• 交互式参数调节：支持核函数（线性/多项式/径向基）选择和惩罚参数C的实时调整
• 决策边界实时显示：随着参数变化动态更新分类超平面和决策边界
• 典型数据集示例：内置线性可分和线性不可分两种经典数据模式
• 性能评估功能：提供分类准确率计算和错误分析可视化
• 教学指导系统：集成逐步学习指南，详细解释SVM关键概念和算法原理

使用方法

1. 启动平台：运行主程序文件进入交互式学习界面
2. 选择数据集：从预设的线性可分/不可分数据集中选择，或导入自定义CSV格式数据
3. 调整参数：通过GUI控件选择核函数类型，滑动调节正则化参数C值
4. 观察效果：实时查看决策边界变化、支持向量位置和分类结果
5. 分析结果：查看准确率指标、支持向量数量及模型参数详情
6. 学习指导：参考内置的教学说明理解每个步骤的算法原理

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐分辨率：1920×1080或更高
• 内存：至少4GB RAM

文件说明

主程序文件负责构建完整的图形用户界面框架，集成数据加载与预处理功能，实现SVM模型的训练与预测核心逻辑，管理用户交互事件响应，控制可视化组件的实时更新，并处理学习报告的生成与展示。