基于MATLAB的SVM二分类与多分类模式识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了SVM二分类和多分类（包括一对一与一对多策略）功能，支持自动核函数选择、超参数优化，并提供分类准确率、决策边界可视化及模型评估报告。适用于模式识别与机器学习研究。

详 情 说 明

基于SVM的二分类与多分类模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于支持向量机（SVM）的模式识别系统，提供完整的二分类与多分类解决方案。系统采用一对一和一对多两种多分类策略，具备自动核函数选择与超参数优化功能，能够输出分类准确率、混淆矩阵、决策边界可视化以及模型评估报告，适用于各种模式识别和数据分类任务。

功能特性

• 二分类与多分类支持：实现标准的二分类SVM，并通过一对一和一对多策略扩展多分类能力
• 自动核函数选择：系统根据数据特征自动选择最优核函数（线性、多项式、RBF等）
• 超参数优化：内置参数调优机制，自动寻找最优的惩罚参数C和核函数参数
• 全面评估指标：提供分类准确率、混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数等评估指标
• 可视化分析：生成决策边界可视化（适用于二维特征）和ROC曲线（二分类任务）
• 灵活数据输入：支持数值型和字符型标签，适应多种数据格式需求

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为M×N的特征矩阵和M×1的标签向量，测试数据格式相同
2. 运行系统：执行主程序文件开始训练和测试流程
3. 参数设置：根据需要调整分类策略（一对一/一对多）和核函数选项
4. 查看结果：系统将输出训练模型、预测结果、准确率评估及可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理数据集大小

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，承担着数据加载与预处理、模型训练参数配置、多分类策略调度执行、分类结果预测计算、性能评估指标生成以及可视化图表绘制等核心功能，是项目的主要入口和功能调度中心。