MATLAB实现基于PCA特征提取与SVM分类的数据分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建数据分类系统，通过PCA进行特征降维消除冗余信息，结合SVM模型实现高效分类预测，支持训练/测试集划分，适用于多维数据集的模式识别任务。

详 情 说 明

基于PCA特征提取与SVM分类的MATLAB数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的数据分类系统，结合了主成分分析（PCA）与支持向量机（SVM）两种经典机器学习技术。系统通过PCA对原始数据进行特征提取与降维，去除冗余信息并优化数据表示；随后利用SVM强大的分类能力对降维后的特征进行分类预测。该系统适用于各类模式识别与数据分类任务，并提供了灵活的模型配置与评估功能。

功能特性

• 数据预处理：自动完成数据标准化处理，消除量纲影响
• 特征降维：基于PCA算法进行特征提取，支持保留方差比例参数设定
• 模型训练：支持多种SVM核函数（线性、高斯、多项式等）选择与训练
• 性能评估：提供测试集准确率、混淆矩阵等多维度模型评估指标
• 结果可视化：生成PCA投影散点图、分类边界示意图等直观图表
• 参数可调：允许用户灵活调整PCA方差保留比例、SVM核函数等关键参数

使用方法

1. 数据准备：准备输入数据文件（.mat格式）或直接输入N×M数据矩阵及对应N×1标签向量
2. 参数设置：根据需要设置PCA保留方差比例（默认0.95）和SVM核函数类型
3. 运行系统：执行主程序启动分类流程
4. 结果分析：查看输出的分类准确率、混淆矩阵等评估结果，分析可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了完整的分类流程，实现了从数据加载、预处理到模型训练与评估的全链路功能。具体包括数据标准化处理、PCA特征降维计算、SVM分类器训练、测试集预测评估以及结果可视化生成等核心能力。程序采用模块化设计，参数配置灵活，用户可通过简单修改相应参数适应不同的分类任务需求。