基于MATLAB的多核SVM实现与性能比较平台

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB支持向量机实现，涵盖线性与非线性（RBF、多项式、Sigmoid）核函数，集成数据预处理、参数优化、交叉验证及模型评估功能，适用于机器学习算法研究与性能分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的多核支持向量机实现与性能比较平台

项目介绍

本项目提供了一个基于MATLAB的完整支持向量机(SVM)实现框架，采用面向对象编程(OOP)设计，实现了多种SVM变体。系统包含线性SVM和非线性SVM（支持RBF核、多项式核、Sigmoid核等多种核函数），集成了数据预处理、参数调优、模型训练、交叉验证和性能评估等完整机器学习流程。通过序列最小优化(SMO)算法高效求解SVM优化问题，并内置丰富的可视化模块，能够直观展示不同SVM配置在相同数据集上的分类效果和性能对比。

功能特性

• 多核函数支持：线性核、RBF核、多项式核、Sigmoid核
• 完整机器学习流程：数据预处理、模型训练、参数调优、交叉验证、性能评估
• 高效优化算法：基于SMO算法的模型求解器
• 全面性能评估：准确率、精确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 丰富的可视化：决策边界图、支持向量分布图、学习曲线、性能对比图
• 自动化比较分析：不同SVM实现的训练时间、预测精度自动对比报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：N×M数值矩阵（N个样本，M个特征） - 类别标签：N×1二分类标签向量 - 测试数据集：K×M数值矩阵（K个测试样本）

1. 配置SVM参数：

``matlab % 设置核函数类型和参数 kernelType = 'rbf'; % 核类型：linear, rbf, poly, sigmoid C = 1.0; % 惩罚系数 sigma = 0.5; % RBF核参数σ degree = 3; % 多项式核次数

1. 运行主程序：

``matlab % 执行完整的SVM训练和评估流程 main;

输出结果

• 训练模型：包含支持向量、偏置项、权重系数的模型结构体
• 预测结果：测试数据的分类标签和置信度得分
• 性能指标：多种分类评估指标的详细报告
• 可视化图形：分类效果图和性能对比图
• 比较报告：不同SVM配置的综合性对比分析表格

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，主要包括数据加载与预处理模块、多种核函数SVM的初始化与配置、模型训练过程的统一调度、性能评估指标的计算与输出，以及决策边界可视化图形的生成。该文件通过模块化设计将各个功能组件有机结合，用户可通过修改配置参数快速切换不同的SVM变体，系统会自动完成从数据输入到结果对比的全流程处理，并生成综合性的性能分析报告。