MATLAB核方法与支持向量机模式识别工具箱

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的灵活核函数配置（线性/多项式/高斯/Sigmoid核），构建支持向量机分类器，涵盖二分类、多分类任务与自动参数调优功能，适用于高效模式识别与模型验证。

详 情 说 明

基于核方法与支持向量机的模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个功能完整的基于核方法与支持向量机的模式识别系统。系统集成了多种核函数计算、支持向量机分类器构建、参数优化和性能评估等核心模块，能够有效处理二分类和多分类任务。通过核技巧将数据映射到高维特征空间，系统可以解决复杂的非线性分类问题，并提供直观的可视化分析工具。

功能特性

• 多种核函数支持：实现线性核、多项式核、高斯径向基核、Sigmoid核四种常用核函数，支持灵活配置
• 完整SVM分类器：构建支持二分类和多分类任务的支持向量机，包含优化算法实现
• 参数自动优化：集成核参数和SVM超参数自动调优功能，采用交叉验证策略优化模型性能
• 全面性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线、精确率、召回率、F1-score等评价指标
• 数据可视化：展示高维特征空间中的数据分布、分类边界、学习曲线等可视化结果

使用方法

1. 数据准备：准备训练和测试数据集，支持.mat或.csv格式，包含特征矩阵和标签向量
2. 参数配置：选择核函数类型，设置相应的核参数（如多项式次数、RBF带宽等）和SVM超参数（惩罚系数C、容忍度等）
3. 模型训练：运行训练程序，系统将自动完成模型训练和参数优化
4. 预测评估：使用训练好的模型对测试数据进行预测，生成性能评估报告
5. 结果分析：查看可视化结果，包括特征空间映射图、分类边界图、ROC曲线等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

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、核函数选择与参数配置、支持向量机模型训练与优化、分类预测执行、性能评估指标计算以及结果可视化展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，用户可通过修改配置参数快速适应不同的模式识别任务需求。