基于K折交叉验证的MATLAB SVM鸢尾花分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现鸢尾花数据集的SVM分类，集成了K折交叉验证技术用于模型性能评估与验证，有效提升了分类准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于K折交叉验证的SVM鸢尾花分类系统

项目介绍

本项目在MATLAB平台上实现了对鸢尾花数据集的自动分类系统。系统以支持向量机（SVM）为核心分类器，采用K折交叉验证方法对模型性能进行稳健评估。通过加载标准的IRIS数据集，完成数据预处理、模型训练、交叉验证和性能分析的全流程，最终输出详细的分类评估指标和可视化结果。

功能特性

• 自动化数据处理：自动加载MATLAB内置Fisher鸢尾花数据集，包含150个样本的4个特征维度和3个类别标签
• 数据标准化预处理：采用Z-score标准化方法对特征数据进行归一化处理
• K折交叉验证：实现可配置的K折数据划分，确保模型评估的可靠性
• SVM模型训练与优化：基于线性核函数的SVM分类器训练，支持模型参数优化
• 综合性能评估：提供平均准确率、混淆矩阵、精确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 结果可视化：生成直观的混淆矩阵图表和详细的分类报告

使用方法

1. 确保MATLAB环境已正确安装
2. 将项目文件添加至MATLAB工作路径
3. 运行主程序文件即可执行完整分类流程
4. 系统将自动显示交叉验证过程、最终准确率和混淆矩阵
5. 查看命令行输出获取详细的分类性能报告

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB可用内存
• 显示器分辨率：推荐1920×1080或更高，以确保可视化效果

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、K折交叉验证划分、支持向量机模型训练与超参数调优、分类预测执行以及多维度性能评估分析等核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整机器学习分类流水线。