MATLAB SVM特征排序分类系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，采用支持向量机构建特征排序模型，通过评估特征重要性实现高效分类。系统能自动筛选关键特征，降低高维数据复杂度，提升分类器性能与解释性。

详 情 说 明

基于SVM排序的特征分类系统

项目介绍

本项目构建了一个基于支持向量机（SVM）的排序模型，旨在通过对特征重要性进行排序来实现高效分类。系统利用排名机制优化分类器性能，能够有效处理高维数据并自动筛选关键特征，从而显著降低模型复杂度。该系统适用于需要特征选择和数据降维的分类任务，尤其在高维数据集上表现出色。

功能特性

• 特征重要性排序：采用先进的排序算法评估每个特征对分类结果的贡献度
• 高性能SVM分类：基于LibSVM实现的高效支持向量机分类器
• 模型性能评估：提供全面的评估指标（精确率、召回率、F1分数等）
• 交叉验证支持：内置k折交叉验证确保模型泛化能力
• 可视化结果输出：生成直观的分类准确率报告和特征排名列表

使用方法

1. 数据准备：准备输入数据文件（格式为N×M矩阵，N为样本数，M为特征数，最后一列为类别标签）

1. 运行系统：执行主程序文件启动分类流程

1. 结果查看：系统将输出以下结果：

- 分类准确率报告 - 特征重要性排名列表 - 模型性能评估指标（精确率、召回率、F1分数）

1. 参数调整：可根据具体需求调整SVM参数和交叉验证设置

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存容量（取决于数据集大小）
• 推荐4GB以上RAM用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、特征重要性评估计算、支持向量机模型训练与优化、交叉验证执行、分类结果预测以及性能指标评估与输出。该文件通过协调各功能模块实现了完整的特征排序分类流程，确保从数据输入到结果输出的自动化处理。