基于MATLAB SVMtrain的在线增量支持向量机学习系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB内置SVMtrain函数，实现在不重训练全模型的前提下动态更新SVM决策边界的增量学习算法，适用于流式数据场景，支持模型版本管理，提升机器学习部署效率。

详 情 说 明

基于MATLAB SVMtrain的在线增量支持向量机学习系统

项目介绍

本项目实现了一种基于MATLAB内置SVMtrain函数的在线增量学习算法。核心目标是在不重新训练整个模型的前提下，支持系统逐步将新样本加入现有SVM模型，动态更新决策边界。该系统特别适用于流式数据场景，能够有效降低计算复杂度和内存占用，同时提供模型版本管理和增量更新历史追踪功能。

功能特性

• 在线增量学习：支持流式数据逐条或批量加入，实时更新模型参数
• 动态边界调整：基于增量样本自动优化决策边界，保持模型时效性
• 性能实时评估：每次增量更新后输出准确率、召回率、F1-score等指标
• 可视化分析：提供决策边界动态变化图和支持向量分布可视化
• 学习过程追踪：完整记录增量更新时间戳、样本数量和模型变化日志

使用方法

1. 初始模型训练：输入初始训练数据集（m×n维特征矩阵和类别标签），配置SVM超参数（核函数类型、惩罚参数C等）
2. 增量学习配置：设置增量学习特定参数（学习率、更新阈值等）
3. 流式数据处理：持续输入新增样本数据（单条或多条包含特征和标签的样本）
4. 结果获取：系统输出更新后的SVM模型对象、实时性能指标、学习日志和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议4GB以上（视数据处理规模而定）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，集成了完整的增量学习工作流。其主要功能包括：初始化SVM模型参数与增量学习环境配置；实现增量样本的动态加载与预处理；调用封装后的SVM训练函数执行在线学习更新；实时计算模型性能评估指标并生成可视化分析图表；同时负责管理模型版本迭代记录和学习过程日志输出。