MATLAB实现的SVM数据特征提取与分类系统

资 源 简 介

本系统为完整的SVM分类工具，支持多维数据预处理、特征提取及分类任务。通过GUI或脚本自定义核函数与参数调优，集成数据规范化、交叉验证等功能，提升分类精度与易用性。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM数据特征提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个完整的支持向量机分类工具，基于MATLAB平台开发，能够处理多维数据集的预处理、特征提取和分类任务。系统集成了完整的机器学习工作流，从数据预处理到模型评估，提供了友好的GUI界面和灵活的脚本操作方式，适用于科研实验和工业应用场景。

功能特性

• 数据预处理：支持数据标准化、归一化等预处理操作，确保数据质量
• 特征提取：自动处理多维特征数据，提取有效分类信息
• SVM模型训练：支持线性、多项式、RBF、Sigmoid等多种核函数
• 参数调优：可自定义惩罚参数C、核参数等关键超参数
• 交叉验证：内置交叉验证功能，优化模型泛化能力
• 分类预测：对新数据进行准确的分类预测
• 性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标
• 可视化分析：生成分类边界图、支持向量分布图、混淆矩阵热图
• 双操作模式：支持GUI界面交互和脚本批处理两种使用方式

使用方法

GUI模式操作

1. 运行主程序文件启动图形用户界面
2. 导入训练数据集和标签文件
3. 设置SVM参数（核函数类型、惩罚参数C、核参数等）
4. 选择数据预处理选项
5. 点击训练按钮开始模型训练
6. 导入测试数据进行预测
7. 查看分类结果和性能评估报告

脚本模式操作

通过调用相关函数接口，可以实现批量处理和数据管道自动化： % 加载数据 data = load('dataset.mat'); % 设置参数 params = struct('kernel', 'rbf', 'C', 1.0); % 训练模型 model = trainSVM(data.features, data.labels, params); % 预测结果 predictions = predictSVM(model, test_data);

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Image Processing Toolbox（用于可视化功能）

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心控制逻辑，实现了完整的SVM分类工作流管理，具体涵盖数据加载与验证、预处理流程控制、SVM模型训练配置、预测执行引擎、性能评估计算以及多种可视化图形的生成功能。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保分类任务的顺利执行。