MATLAB实现基于LLE与SVM的特征降维与模式识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，集成局部线性嵌入（LLE）算法进行非线性特征降维，保留数据局部结构；结合支持向量机（SVM）构建高效分类模型，适用于高维数据的模式识别任务，提升处理效率与分类精度。

详 情 说 明

基于LLE与SVM的特征降维与模式识别系统

项目介绍

本项目结合局部线性嵌入（LLE）算法与支持向量机（SVM），实现高维度数据的非线性降维与高效模式识别。系统首先通过LLE对原始数据进行特征提取与降维，保留数据内在的局部结构信息；随后利用SVM强大的分类能力进行模型训练与预测。项目提供从数据预处理、参数优化到模型验证的完整流程，并集成可视化分析功能，可广泛应用于图像识别、信号处理、生物信息学等需要进行复杂模式分类的场景。

功能特性

• 非线性降维：采用LLE算法将高维数据映射至低维空间，有效保持数据的局部邻域关系。
• 高效分类：利用SVM构建稳健的分类模型，支持多种核函数以适应不同的数据分布。
• 参数优化：提供关键参数（如LLE的邻域大小k、目标维度d，SVM的惩罚系数C等）的配置与调优接口。
• 模型验证：包含完整的性能评估流程，输出分类准确率、混淆矩阵等指标。
• 结果可视化：支持降维后数据的2D/3D分布散点图以及分类决策边界的直观展示。

使用方法

1. 准备数据：组织训练数据（N×D维矩阵）、训练标签（N×1维向量）及测试数据（M×D维矩阵）。
2. 配置参数：设置LLE算法的邻域点数k与目标维度d，选择SVM的核函数类型及惩罚系数C等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据降维、模型训练、预测与评估全过程。
4. 查看结果：获取降维后的训练与测试数据、模型性能报告、各类可视化图表以及测试集的预测分类标签。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，其功能包括：读取指定的输入数据与参数配置；调用LLE算法模块对训练和测试数据进行特征降维处理；利用降维后的特征训练SVM分类模型；对测试数据进行预测并计算模型在多方面的性能指标；最终生成并展示降维效果图与分类结果的可视化分析图表。