MATLAB SVM交互式分类工具箱

资 源 简 介

这是一个基于MATLAB的独立SVM演示程序，提供图形化界面实现交互式分类演示。支持生成线性/非线性模拟数据集，完成SVM分类器的训练与预测，适合机器学习教学与算法可视化研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM分类展示工具箱

项目介绍

本项目是一个可独立运行的SVM（支持向量机）演示程序，通过交互式图形化界面展示SVM算法的核心原理与分类过程。工具箱专为机器学习教学与算法可视化设计，用户无需编程即可通过直观的图形操作体验SVM在不同数据集上的分类效果，深入理解决策边界、支持向量等关键概念。

功能特性

• 交互式图形界面：提供完整的GUI操作环境，所有功能均可通过界面按钮和控件触发
• 灵活的数据生成：支持生成线性可分、非线性可分等模拟数据集，可自定义数据点数量和噪声水平
• 实时参数调整：允许动态调整SVM核心参数（核函数类型、惩罚系数C、核参数等）并即时观察分类效果变化
• 全面可视化展示：同步显示原始数据分布、决策边界、支持向量位置及分类结果对比
• 多源数据支持：除模拟数据外，支持导入CSV格式的真实二维数据集进行分类演示
• 性能量化评估：提供分类准确率、支持向量数量、训练时间等关键指标的数值输出
• 模型持久化：训练完成的SVM模型可保存为MAT文件便于后续调用分析

使用方法

1. 启动程序：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 数据准备：

- 选择生成模拟数据：设置数据点数量、分布类型和噪声水平 - 或导入真实数据：选择CSV文件（前两列为特征，最后一列为标签）

1. 参数配置：根据需要选择核函数类型，调整正则化参数C和核函数相关参数
2. 模型训练：点击训练按钮，观察可视化区域中决策边界的形成过程
3. 结果分析：查看分类准确率等评估指标，对比原始数据与分类结果
4. 模型保存：可将训练好的模型保存为.mat文件供后续使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上以获得流畅体验

文件说明

主程序文件实现了完整的图形用户界面框架，集成了数据生成模块、SVM算法核心、可视化呈现组件以及用户交互控制系统。具体包含界面布局构建、回调函数绑定、数据管理逻辑、模型训练流水线、实时图形刷新机制和文件操作功能，确保所有演示功能在统一界面中无缝协作。