MATLAB通用支持向量机工具箱（SVM Toolbox for Matlab）

资 源 简 介

该工具箱为MATLAB环境提供完整的支持向量机实现，支持多种核函数（线性、多项式、RBF、Sigmoid等），可高效完成分类与回归任务。包含模型训练、预测及评估功能，并支持多类别分类，适用于数据挖掘与机器学习应用。

详 情 说 明

MATLAB通用支持向量机工具箱（SVM Toolbox for Matlab）

项目介绍

本项目是一个功能完整的支持向量机（SVM）实现程序包，专为MATLAB环境设计开发。工具箱提供了从数据预处理到模型部署的全流程支持，集成了分类与回归任务的核心算法，适用于各种机器学习应用场景。通过优化的算法实现和友好的用户接口，帮助研究者与工程师快速构建高性能的SVM模型。

功能特性

• 全面的SVM支持：实现标准的C-SVC分类机和epsilon-SVR回归机
• 丰富的核函数：支持线性核、多项式核、径向基核（RBF）、Sigmoid核等多种核函数
• 多类别分类：提供一对多（one-vs-rest）和一对一（one-vs-one）两种多分类策略
• 自动参数优化：内置网格搜索与交叉验证功能，自动寻找最优超参数组合
• 可视化分析：支持决策边界可视化、支持向量显示、学习曲线绘制等图形化分析工具
• 大规模数据处理：采用增量学习算法，有效处理海量数据集
• 完善的模型管理：提供模型导出、导入接口，支持模型持久化存储

使用方法

基本训练流程

% 加载数据 load('dataset.mat'); % 包含train_data, train_labels, test_data

% 设置SVM参数 params.kernel_type = 'rbf'; params.C = 1.0; params.gamma = 0.1;

% 训练模型 model = svm_train(train_data, train_labels, params);

% 进行预测 predictions = svm_predict(model, test_data);

% 评估性能 accuracy = svm_evaluate(test_labels, predictions);

参数优化示例

% 定义参数搜索范围 param_grid.C = [0.1, 1, 10, 100]; param_grid.gamma = [0.001, 0.01, 0.1, 1];

% 执行网格搜索 best_model = svm_grid_search(train_data, train_labels, param_grid, 'folds', 5);

可视化功能

% 绘制决策边界 svm_plot_decision_boundary(model, train_data, train_labels);

% 显示支持向量 svm_plot_support_vectors(model, train_data);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集建议8GB以上）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括参数解析、算法选择、流程控制等关键模块。该文件整合了数据预处理、模型训练、性能评估、结果可视化等完整工作流，为用户提供统一的命令行操作接口，支持批处理模式和交互式使用两种场景。通过主程序可以调用所有子功能模块，确保整个SVM分析流程的连贯性和易用性。