MATLAB实现的SVM多功能分类与回归工具

资 源 简 介

该项目提供了完整的支持向量机实现方案，涵盖分类和回归两大核心功能。内置示例数据集与预设参数，便于快速测试与自定义调整。支持数据可视化展示，帮助用户直观分析模型效果。适用于机器学习教学与实际应用场景。

详 情 说 明

基于SVM的分类与回归多功能实现项目

项目介绍

本项目提供了一个完整的支持向量机(SVM)实现方案，包含分类和回归两大核心功能模块。通过采用核函数技术和交叉验证方法，项目能够高效处理各类机器学习任务。项目内置示例数据集和预设参数配置，用户可直接运行示例代码快速上手，同时支持自定义数据输入和参数调整，满足个性化需求。

功能特性

• 双模式支持：同时实现SVM分类和回归功能
• 灵活数据输入：支持CSV/TXT文件导入或直接输入矩阵数据
• 多维数据处理：可处理二维及多维特征数据
• 核函数技术：支持多种核函数选择（线性、多项式、RBF等）
• 自动参数优化：通过交叉验证自动寻找最优超参数组合
• 可视化展示：提供分类决策边界和回归拟合曲线的图形展示
• 性能评估：输出准确率、混淆矩阵、均方误差等评估指标
• 模型信息：提供支持向量索引和最优参数组合

使用方法

分类模块使用

1. 准备特征矩阵和标签向量（可直接使用内置鸢尾花数据集）
2. 设置SVM分类参数（核函数类型、惩罚参数等）
3. 运行分类程序获得分类模型
4. 查看决策边界可视化图和性能评估报告

回归模块使用

1. 准备自变量矩阵和因变量连续值向量
2. 配置回归参数和核函数选项
3. 执行回归分析得到预测模型
4. 查看拟合曲线对比图和误差指标

快速入门

运行主程序文件即可体验完整功能，包含数据加载、模型训练、结果可视化和性能评估的全流程演示。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据集建议8GB以上）
• 支持常见图像格式输出

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括数据预处理、模型训练与优化、结果可视化以及性能评估等完整流程。该文件实现了分类与回归双模式的无缝切换，提供预设示例和参数配置，用户可通过简单修改即可适配自定义数据集。程序自动完成从数据加载到结果输出的全过程，并生成详细的模型分析报告和图形化展示。