MATLAB支持向量机建模与应用工具包发布

资 源 简 介

此MATLAB工具包集成libsvm算法，支持分类与回归任务，提供线性、多项式、RBF和Sigmoid四种核函数选项，并包含数据预处理模块（标准化、归一化、特征选择），助力高效机器学习建模。

详 情 说 明

MATLAB支持向量机建模与应用工具包

项目介绍

本项目是基于libsvm算法核心开发的MATLAB支持向量机（SVM）建模与应用工具包，集成了完整的机器学习工作流。工具包实现了高效的分类与回归建模，通过核函数变换和凸优化求解技术，为用户提供从数据预处理到模型评估的一站式解决方案。

功能特性

• 核心算法：基于libsvm的SVM分类与回归模型
• 核函数支持：线性、多项式、径向基(RBF)和Sigmoid四种核函数
• 数据预处理：标准化、归一化、特征选择模块
• 参数优化：交叉验证与网格搜索自动调参
• 模型评估：准确率、召回率、F1-score、均方误差等指标计算
• 可视化功能：决策边界、支持向量分布、分类结果可视化

使用方法

数据输入

• 训练数据：N×M维数值矩阵（N样本数，M特征维数）
• 标签向量：N×1维分类标签或连续数值
• 测试数据：与训练集特征维度一致的数值矩阵
• 参数设置：核函数类型、惩罚系数C、核函数参数等

输出结果

• 训练完成的SVM模型结构体（含支持向量、偏置项等参数）
• 测试集预测结果（分类标签/回归数值）
• 模型性能评估报告（混淆矩阵、准确率曲线等）
• 可视化图形（分类边界图、支持向量分布图）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，集成了数据加载与预处理、模型训练与参数优化、预测评估与结果可视化的完整流程。该文件通过模块化设计实现了核函数配置、交叉验证调参、性能指标计算等核心能力，并提供示例数据集供用户快速验证工具包功能。