MATLAB改进支持向量机工具箱发布：集成高级SVM算法与自动化工作流

资 源 简 介

本项目开发了一套完整的MATLAB支持向量机工具箱，集成了多种改进的SVM变体算法，覆盖数据预处理、模型训练、参数优化与性能评估全流程，支持分类和回归任务，并内置交叉验证功能，提升机器学习建模效率。

详 情 说 明

基于MATLAB的改进支持向量机分类与回归工具箱

项目介绍

本项目基于最新支持向量机（SVM）算法理论，开发了一套完整的MATLAB工具箱。该工具箱集成了多种改进的SVM变体算法，提供从数据预处理、模型训练、参数优化到性能评估的完整机器学习流程。支持分类和回归两大核心任务，特别优化了核函数选择与参数自适应调整，通过高效的序列最小优化（SMO）算法加速训练过程，并提供了直观的可视化界面帮助用户理解模型性能。

功能特性

• 完整机器学习流程：涵盖数据预处理、模型训练、超参数调优、预测评估全流程
• 多算法支持：集成线性SVM、核SVM及其多种改进变体算法
• 智能参数优化：内置交叉验证、网格搜索等自动化超参数调优功能
• 双任务支持：同时支持分类任务（多分类扩展）和回归任务
• 先进技术应用：

- 改进的核函数优化技术（RBF核自适应调整） - 序列最小优化算法（SMO）加速训练过程 - 多分类扩展技术（一对一、一对多策略）

• 丰富可视化：决策边界图、支持向量分布图、学习曲线等多种图形输出
• 全面评估指标：准确率、召回率、F1分数（分类）/MSE、R²（回归）

使用方法

输入数据格式

• 训练数据集：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
• 标签数据：分类任务为n×1分类标签向量，回归任务为n×1连续值向量
• 参数配置：核函数类型、惩罚参数C、核参数gamma等超参数设置
• 测试数据集：与训练集相同格式的待预测数据

基本使用流程

1. 准备训练数据和对应标签
2. 设置SVM模型参数（核函数类型、惩罚系数等）
3. 调用训练函数进行模型训练
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 评估模型性能并查看可视化结果

输出结果

• 训练模型：包含支持向量、偏置项、核参数等完整模型结构
• 预测结果：分类任务的类别标签或回归任务的连续值预测
• 性能指标：准确率、召回率、F1分数（分类）/MSE、R²（回归）
• 可视化结果：决策边界图、支持向量分布图、学习曲线等图形输出

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（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了工具箱的核心功能集成，包括数据加载与预处理界面、模型类型选择（分类/回归）、算法参数配置面板、训练过程控制与监控、预测结果自动生成以及性能评估报告的一键输出。该文件通过统一的图形用户界面将各个功能模块有机结合，为用户提供完整的SVM建模工作流。