MATLAB实现手动编写SVM二分类的手写识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB手动实现完整的SVM二分类算法，涵盖数据预处理、核函数计算及分类决策流程。系统支持小样本非线性数据分类，集成交叉验证与可视化模块，适用于手写数字分类任务验证。

详 情 说 明

基于SVM的手写分类算法实现与验证系统

项目介绍

本项目完整实现了支持向量机（SVM）二分类算法，涵盖从数据预处理、核函数计算到分类决策的全过程。通过手动编写核心算法代码，系统能够有效处理小样本、非线性可分数据，并采用交叉验证方法进行模型性能评估。项目集成了数据可视化功能，可清晰展示分类边界与支持向量，确保算法在实际数据上的可用性与分类效果。

功能特性

• 完整的SVM实现：基于序列最小优化算法（SMO）进行优化求解，支持线性核与高斯核函数
• 全面的模型评估：提供准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标，支持ROC曲线分析
• 直观的可视化展示：针对二维特征数据，动态绘制分类边界与支持向量分布
• 灵活的参数配置：支持惩罚系数C、高斯核带宽sigma等关键参数自定义调整
• 稳健的数据处理：内置数据预处理模块，确保算法对输入数据的适应性

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵）和对应标签向量（N×1，取值为-1或1），以及测试数据集（K×M数值矩阵）
2. 参数设置：根据需要配置核函数类型、惩罚系数C、高斯核带宽sigma等参数
3. 模型训练：运行训练程序，获取支持向量集合、拉格朗日乘子和偏置项等模型参数
4. 模型测试：使用训练好的模型对测试数据进行分类，获得预测标签向量
5. 结果分析：查看模型性能报告和可视化结果，评估分类效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 支持MATLAB图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、支持向量机模型训练、交叉验证参数寻优、测试集预测评估以及结果可视化等核心功能。该文件作为系统入口，通过模块化调用实现完整的分类流程，并生成模型参数、分类结果、性能指标和可视化图像等多维度输出。