MATLAB实现的线性与非线性支持向量机分类器系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB SVM实现，涵盖线性与非线性分类器，支持多种核函数选择，并集成可视化界面与参数优化功能。适用于机器学习教学与数据分类实验。

详 情 说 明

基于MATLAB的线性与非线性支持向量机分类器设计与可视化系统

项目介绍

本项目是一个完整的支持向量机(SVM)实现项目，采用MATLAB语言开发。系统提供了从数据预处理、模型训练到结果可视化的全流程SVM分类解决方案，支持线性与非线性分类任务。通过直观的图形界面，用户可以方便地调节参数、观察决策边界并评估模型性能。

功能特性

• 完整的SVM算法实现：包含线性SVM和基于核函数的非线性SVM实现
• 多核函数支持：线性核、多项式核、RBF核、Sigmoid核
• 参数优化界面：可交互式调节正则化参数C和核函数参数
• 数据预处理模块：支持归一化、标准化等数据预处理操作
• 训练结果可视化：决策边界、支持向量、分类区域的可视化展示
• 性能评估模块：准确率、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M矩阵）和标签数据（N×1向量）
2. 参数设置：选择核函数类型，设置正则化参数C和核函数参数
3. 模型训练：点击训练按钮开始SVM模型训练
4. 结果查看：查看训练好的模型参数、分类结果和性能指标
5. 可视化分析：通过图形界面观察决策边界和支持向量分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括图形用户界面的构建与回调函数管理，提供了数据加载与预处理、模型参数配置、SVM训练算法执行、分类预测计算、决策边界可视化绘制以及模型性能评估指标计算等主要能力。该文件作为系统入口点，协调各功能模块协同工作，确保用户能够通过统一界面完成完整的SVM分类流程。