基于MATLAB的IRIS数据集多分类支持向量机识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现IRIS鸢尾花数据集的机器学习分类，集成数据预处理、SVM参数优化及一对多多分类策略，通过交叉验证确保模型鲁棒性。代码结构清晰，适合模式识别入门与实践。

详 情 说 明

IRIS数据集多分类支持向量机识别系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了对经典IRIS鸢尾花数据集的多分类支持向量机识别。系统采用一对多策略进行多分类任务，通过交叉验证方法优化模型参数，并对分类性能进行全面评估。项目最终在测试集上达到了95%以上的分类准确率，为三类鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）提供了可靠的自动识别方案。

功能特性

• 数据预处理：自动加载和标准化IRIS数据集（150个样本，4个特征维度）
• 参数优化：支持核函数选择与惩罚系数等关键参数调优
• 多分类策略：采用一对多方法实现三分类支持向量机模型
• 模型评估：基于交叉验证的准确率评估与混淆矩阵分析
• 可视化展示：提供分类决策边界图（可选）和性能指标可视化
• 结果输出：生成详细分类报告（精确率、召回率、F1-score等）

使用方法

1. 确保MATLAB环境就绪并加载项目文件
2. 运行主程序文件启动训练流程
3. 根据提示选择模型参数（核函数类型、惩罚系数等）
4. 系统自动完成数据划分、模型训练与验证
5. 查看输出的分类准确率、混淆矩阵及各项性能指标
6. 可选择生成决策边界可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB可用内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

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、交叉验证评估、分类预测执行、性能指标计算以及结果可视化等核心功能模块，通过流程化实现完整的机器学习分类任务。