MATLAB实现的代价敏感支持向量机分类与预测系统

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的代价敏感SVM解决方案，针对类别不平衡数据集优化分类性能。支持自定义误分类代价矩阵，包含数据预处理、模型训练与交叉验证功能，有效提升少数类样本识别准确率。

详 情 说 明

代价敏感支持向量机（Cost-Sensitive SVM）分类与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于代价敏感学习的支持向量机分类算法，专门针对类别不平衡数据集的分类问题。系统通过引入误分类代价矩阵，调整模型训练过程中的损失函数，显著提升对少数类样本的分类性能。核心算法结合了支持向量机的最大间隔原理与代价敏感学习的优化目标，采用二次规划方法进行高效求解。

功能特性

• 代价敏感学习机制：支持用户自定义误分类代价矩阵，根据实际业务需求调整不同类别误分类的重要性
• 多分类支持：通过一对一或一对多策略扩展二元代价敏感SVM到多分类场景
• 灵活核函数选择：提供线性核、多项式核和RBF核等多种核函数选项
• 全面的模型评估：除传统评估指标外，特别提供代价敏感准确率等针对性评估指标
• 可视化分析：生成分类边界图、代价-准确率曲线等直观的可视化结果

使用方法

数据准备

准备训练数据文件，包含数值型特征矩阵和对应的类别标签向量。特征矩阵应为M×N格式（M为样本数，N为特征维度），标签向量为M×1格式。

代价矩阵配置

定义C×C的对称代价矩阵（C为类别数量），其中对角线元素为0，非对角线元素表示相应误分类的代价权重。

模型训练与预测

1. 设置模型参数：核函数类型、惩罚系数、类别权重等
2. 调用训练函数进行模型训练
3. 使用训练好的模型对新样本进行分类预测
4. 获取预测结果和性能评估报告

结果分析

查看生成的分类性能指标和可视化图表，分析模型在不同类别上的表现，特别是少数类的识别效果。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、代价矩阵验证、代价敏感SVM模型训练、交叉验证参数优化、测试集预测评估以及结果可视化生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的执行顺序，并输出最终的模型与评估结果。