基于多类支持向量机的MATLAB数据分类系统

资 源 简 介

本项目提供优化的SVM多分类工具，包含训练-预测全流程。支持多种核函数与自动参数调优，高效处理高维数据。用户可一键加载数据生成分类模型，并获取准确率评估，简化机器学习应用。

详 情 说 明

基于多类支持向量机的数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、可配置的多类支持向量机（SVM）分类系统，集成了数据预处理、模型训练、参数调优、预测评估与结果可视化等完整流程。系统采用模块化设计，支持多种核函数与多类分类策略，特别适用于高维数据的分类任务。用户只需提供格式化数据，即可快速获得高精度的分类模型与详尽的性能分析报告。

功能特性

• 全面的多类SVM支持：内置一对多（OvA）与一对一（OvO）两种多类分类策略，可灵活选择。
• 多种核函数选择：支持线性核、多项式核与径向基核函数（RBF），适应不同的数据分布特性。
• 自动化参数调优：通过交叉验证自动搜索最优的惩罚参数C与核函数参数，提升模型性能。
• 完整的评估体系：提供分类准确率、精确率、召回率、F1分数及混淆矩阵等多种评估指标。
• 直观的可视化展示：对于二维特征数据，可生成特征分布散点图与决策边界示意图，便于结果分析。

使用方法

1. 准备数据

* 训练数据：准备一个.mat或.csv文件，其中包含特征矩阵（每行一个样本，每列一个特征）和对应的类别标签向量。 * 测试数据：准备一个格式与训练集特征部分相同的.mat或.csv文件，用于模型预测。

1. 配置参数（可选）

* 用户可根据需要修改参数设置，如核函数类型、惩罚参数C的范围、交叉验证折数等。若未指定，系统将使用合理的默认值。

1. 运行主程序

* 运行主程序文件。系统将自动执行以下流程： * 加载并预处理训练数据与测试数据。 * 使用交叉验证对SVM模型参数进行优化。 * 使用最优参数在完整训练集上训练最终的多类SVM模型。 * 利用训练好的模型对测试数据进行预测，得到分类标签。 * 评估模型性能并生成可视化图表。

1. 获取结果

* 模型文件：训练好的SVM模型将被保存。 * 预测结果：测试集的预测标签及概率估计将被输出。 * 性能报告：在命令行或生成的文件中查看详细的分类评估指标。 * 可视化图表：程序运行后将显示或保存相关的分析图表。

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

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能模块。它作为系统的总控入口，依次执行数据读取与预处理、模型超参数自动寻优、多类支持向量机模型的训练、对未知数据的分类预测、模型性能的定量评估，并在条件满足时生成特征空间分布与分类决策边界的可视化图形。