MATLAB SVM分类与回归实现示例项目

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB代码，实现基于支持向量机（SVM）的分类与函数回归功能，包含线性/非线性分类及连续数值预测示例。适用于机器学习入门与实践。

详 情 说 明

MATLAB支持向量机（SVM）分类与回归实现示例项目

项目介绍

本项目是基于MATLAB实现的支持向量机（SVM）分类与回归的完整示例项目。通过提供清晰的代码结构和详细的示例数据，帮助用户快速掌握SVM在分类任务和支持向量回归（SVR）在函数拟合中的应用。项目包含从数据预处理、模型训练、参数优化到结果可视化的全流程实现，适合机器学习初学者和需要进行快速原型开发的研究人员使用。

功能特性

• 分类功能：实现基于SVM的二分类及多分类任务，支持线性核与RBF核函数
• 回归功能：利用支持向量回归（SVR）对连续数值进行预测，适用于函数拟合问题
• 模型优化：集成交叉验证与网格搜索，自动寻找最优超参数（惩罚系数C、核参数等）
• 可视化分析：提供分类决策边界图（二维数据）、回归拟合曲线、混淆矩阵等直观结果展示
• 性能评估：输出准确率、均方误差（MSE）等关键指标，支持模型性能量化分析

使用方法

1. 数据准备：按照示例数据格式准备特征矩阵和目标向量

- 分类任务：特征矩阵N×D，标签向量N×1（离散值） - 回归任务：特征矩阵N×D，目标值向量N×1（连续值）

1. 模型训练：运行主程序，程序将自动：

- 加载示例数据（鸢尾花分类数据集/正弦函数回归数据集） - 进行数据标准化处理 - 通过交叉验证优化模型参数 - 训练最终SVM/SVR模型

1. 结果分析：查看输出的性能指标和可视化结果

- 分类任务：准确率、混淆矩阵、决策边界图 - 回归任务：MSE指标、预测值与真实值对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存4GB以上，用于处理中等规模数据集

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能流程，包括示例数据加载与预处理、SVM分类模型与SVR回归模型的分别实现、模型超参数的自动优化寻优、训练过程的执行与监控、分类与回归结果的多维度评估分析，以及最终结果的可视化展示。用户可通过该文件快速了解项目整体架构和运行逻辑。