基于MATLAB的SVM高效分类预测与性能评估系统

资 源 简 介

本项目实现完整的支持向量机分类流程，集成数据预处理、模型训练、预测分析及可视化功能。支持自动处理各类数据集，通过交叉验证优化参数，提供精准分类报告与决策边界可视化，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于SVM的高效分类预测与性能评估系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机分类预测流程，构建了一个高效、自动化的分类与评估系统。系统整合了数据预处理、模型训练、预测分析和结果可视化四大核心模块，能够自适应处理不同规模的数据集，通过智能参数优化技术提升模型性能，并生成全面、直观的性能评估报告。

功能特性

• 完整分类流程：涵盖数据加载、预处理、模型训练、预测评估全流程
• 智能参数优化：集成网格搜索交叉验证，自动寻找最优SVM参数组合
• 多核函数支持：支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 自适应数据处理：内置特征标准化和降维处理，适应不同规模数据集
• 全面评估体系：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度评估指标
• 可视化分析：生成决策边界图、支持向量分布图等直观展示结果
• 多分类支持：兼容二分类和多分类任务，具备广泛的适用性

使用方法

数据输入要求

1. 训练数据集：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
2. 训练标签：n×1维分类标签向量（支持二分类和多分类）
3. 测试数据集：k×m维数值矩阵，k为测试样本数量
4. 可选参数：核函数类型（线性/多项式/RBF）、正则化参数C、核函数参数

基本使用流程

1. 准备符合格式要求的训练数据和测试数据
2. 设置SVM模型参数（如不设置将使用默认参数或自动优化）
3. 运行主程序启动分类预测流程
4. 查看输出的预测结果和性能评估报告
5. 分析生成的可视化图表以深入理解模型表现

输出结果

• 预测标签：测试样本的分类结果向量
• 模型准确率：训练集和测试集的分类准确率百分比
• 混淆矩阵：详细的分类结果统计表
• 可视化结果：决策边界图、支持向量分布图、ROC曲线（二分类时）
• 模型参数：最优的SVM参数组合及交叉验证结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（大数据集建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责整合整个分类预测流程。其主要功能包括：协调数据预处理模块的标准化与降维操作，管理模型训练阶段的参数优化与交叉验证过程，执行预测分析并计算各类性能指标，调用可视化模块生成决策边界和支持向量分布图，以及最终结果的整合输出与报告生成。该文件作为系统入口，确保各模块间的高效协作与数据流转。