基于MATLAB的SVM自动数据分类系统

资 源 简 介

本项目实现完整的SVM分类流程，支持数据预处理、交叉验证与超参数自动调优。提供多种核函数选择及可视化分析功能，适用于二分类任务，提升分类效率与准确性。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM自动数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机（SVM）分类器，能够自动完成数据预处理、模型训练与优化、分类预测及可视化分析。系统支持自定义核函数（线性、多项式、RBF等），内置交叉验证与超参数自动调优功能，适用于二分类及多分类场景。用户只需输入标注数据集，系统即可自动输出分类结果并生成分类边界可视化图形。

功能特性

• 自动化流程：从数据预处理到模型评估的全流程自动化
• 多核函数支持：线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 智能调优：基于交叉验证的超参数自动优化（正则化参数C、核参数gamma等）
• 全面评估：提供准确率、置信度评分、混淆矩阵等多维度评估指标
• 可视化分析：生成分类边界图、支持向量分布图、混淆矩阵热力图
• 多分类支持：通过一对一策略天然支持多类别分类任务

使用方法

数据准备

1. 训练数据：N×M数值矩阵（N个样本，M个特征）
2. 训练标签：N×1分类标签向量（支持数值型/字符型）
3. 测试数据：K×M数值矩阵（K个待预测样本）

参数设置（可选）

参数核函数类型：'linear', 'polynomial', 'rbf'等 正则化参数C：默认自动优化 核函数参数：如RBF核的gamma值，默认自动优化

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成：

• 数据标准化处理
• 模型训练与参数调优
• 测试集预测分类
• 结果评估与可视化输出

输出结果

• 预测标签：测试样本的分类结果
• 模型准确率：训练集和测试集的分类精度
• 决策函数值：每个样本的分类置信度
• 可视化图表：分类边界图、支持向量显示、混淆矩阵分析

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含数据加载与预处理、模型训练与超参数优化、分类预测执行、结果评估计算以及多种可视化分析图的生成功能，通过集成化的流程设计为用户提供一站式的SVM分类解决方案。