MATLAB多参数智能优化支持向量机系统

资 源 简 介

本项目集成网格搜索、遗传算法和贝叶斯优化，实现多参数自动化搜索最佳支持向量机模型。系统可自适应选择核函数、惩罚参数与核参数，支持数据预处理与交叉验证，降低超参数调优复杂度。

详 情 说 明

MATLAB多参数智能优化支持向量机分类系统

项目介绍

本项目实现基于智能优化算法的支持向量机多参数自动寻优功能，通过集成网格搜索、遗传算法和贝叶斯优化三种策略，自动寻找最佳核函数类型（线性/多项式/RBF）、惩罚参数C和核参数组合。系统支持数据预处理、交叉验证评估、可视化超参数搜索过程和模型性能对比分析，为机器学习与数据挖掘任务提供一站式参数优化解决方案。

功能特性

• 多算法优化策略：集成网格搜索、遗传算法和贝叶斯优化三种智能优化方法
• 多核函数自适应：支持线性核、多项式核和RBF核函数的自动选择与参数优化
• 全面评估体系：采用交叉验证技术，提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维性能指标
• 可视化分析：生成超参数搜索轨迹图、目标函数收敛曲线、参数敏感度热力图等分析图表
• 一站式解决方案：包含数据预处理、参数优化、模型训练、性能评估完整流程

使用方法

输入要求

• 训练数据集：MATLAB表格格式或矩阵格式，包含特征矩阵（m×n数值数据）和标签向量（m×1分类标签）
• 参数配置：可选优化算法类型、参数搜索范围、交叉验证折数、最大迭代次数等设置参数
• 测试数据集（可选）：用于最终模型评估的独立测试集

输出结果

• 最优参数组合：包含核函数类型、惩罚系数C、核参数等关键参数的最优配置
• 优化过程可视化：超参数搜索轨迹图、目标函数收敛曲线、参数敏感度热力图
• 模型评估报告：准确率/精确率/召回率/F1分数等性能指标，混淆矩阵，ROC曲线
• 可部署模型：训练完成的最优SVM模型对象（可直接用于新数据预测）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Global Optimization Toolbox（用于遗传算法优化）
• Bayesian Optimization Toolbox（用于贝叶斯优化）

文件说明

主程序文件实现了完整的参数优化流程控制，包括数据加载与预处理、优化算法选择与配置、超参数搜索执行、模型训练与验证、结果可视化生成以及最终优化模型的输出。该文件作为系统的核心调度模块，协调各功能组件的协同工作，确保整个优化过程的顺利执行。