MATLAB支持向量机分类可视化工具箱

资 源 简 介

开发基于支持向量机的二维与三维数据分类可视化MATLAB工具箱，提供决策边界绘制、支持向量标记和超平面可视化功能，帮助用户直观分析SVM模型的分类结果与数据分布特征。

详 情 说 明

基于支持向量机的二维与三维数据分类可视化系统

项目介绍

本项目是一个专为支持向量机（SVM）分类结果设计的MATLAB可视化工具套件。通过直观的图形界面和丰富的可视化手段，帮助用户深入理解SVM模型在二维和三维数据上的分类性能、决策边界特征以及支持向量的分布情况。系统能够生成高质量的分类可视化图形，支持交互式操作，适用于教学演示、算法验证和数据分析等多种场景。

功能特性

• 多维数据支持：完整支持二维和三维数据的分类可视化
• 决策边界绘制：通过网格化计算和等高线/颜色区域展示分类边界
• 支持向量标记：突出显示对模型决策至关重要的支持向量数据点
• 多类别可视化：使用色彩编码和形状区分不同类别数据分布
• 置信度热力图：通过颜色深浅直观展示分类置信度分布情况
• 交互式图形界面：支持图形缩放、旋转、视角调整和图例切换操作
• 灵活参数配置：可自定义核函数类型、惩罚参数、显示精度等设置

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征向量和类别标签）和测试数据集
2. 参数设置：配置SVM模型参数（核函数类型、惩罚参数C、核参数）和可视化参数
3. 模型训练：调用SVM训练函数构建分类模型
4. 结果可视化：生成分类边界图、支持向量标识图、散点分布图和置信度热力图
5. 交互分析：通过图形界面进行缩放、旋转等操作深入分析分类结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 支持OpenGL的图形显示卡（用于三维可视化）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、支持向量机模型的训练与参数配置、分类预测计算、多维数据网格化处理、决策边界生成算法、图形界面初始化与交互控制、多种可视化模式的切换与渲染，以及最终成果图像的导出保存等功能模块的集成与调度。