基于半监督支持向量机的全局最优解分类器——MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种半监督支持向量机（S3VM）算法的MATLAB实现，能够在标记数据不完整的情况下进行高效分类。通过结合标记与未标记数据的分布特性，算法优化决策边界以寻求全局最优解，并支持多种核函数选择，提升分类性能与适应性。

详 情 说 明

基于半监督支持向量机的全局最优解分类器

项目介绍

本项目实现了一个基于半监督支持向量机（S3VM）的分类算法。该算法能够在部分数据标签缺失的不完整数据集上进行有效学习，通过结合标记数据和未标记数据的分布特征，优化决策边界，获得全局最优分类解。系统支持多种核函数选择，提供超参数调优接口，并包含可视化模块用于展示分类效果和决策边界。

功能特性

• 半监督学习能力：有效利用少量标记数据和大量未标记数据进行模型训练
• 多种核函数支持：提供线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 全局最优解搜索：采用先进优化技术确保获得全局最优分类边界
• 参数调优接口：支持正则化参数、核参数等超参数的灵活配置
• 全面可视化：提供决策边界图、支持向量分布图、收敛曲线图等多种可视化展示
• 性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等多种评估指标

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：包含标记样本（特征向量+类别标签）和未标记样本（仅特征向量）的混合矩阵
2. 测试数据集：待分类的纯特征向量矩阵
3. 参数设置：核函数类型（线性/多项式/RBF）、正则化参数C、核参数等
4. 优化参数：最大迭代次数、收敛阈值等优化控制参数

输出结果

1. 分类模型：训练完成的半监督SVM模型参数
2. 预测结果：测试数据的分类标签及置信度评分
3. 决策函数：可用于新样本分类的决策函数
4. 可视化图表：决策边界图、支持向量分布图、收敛曲线图
5. 性能指标：准确率、召回率、F1分数等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、模型训练、参数优化、结果预测和可视化分析等核心功能。它负责读取输入数据，配置算法参数，执行半监督学习过程，生成分类模型，并对测试数据进行预测评估。同时，该文件还调用可视化模块展示分类效果，输出详细的性能评估报告。