MATLAB多类别SVM分类器实现工具

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多类别SVM分类器，支持线性核、多项式核、高斯核等多种核函数自动配置，实现高效的模型训练与预测，并提供分类结果可视化与精度评估功能，简化多分类任务流程。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类别SVM分类器实现

项目介绍

本项目实现了一个在MATLAB环境中运行的支持多类别分类的支持向量机（SVM）分类器。该程序提供了完整的机器学习工作流，包括模型训练、参数调优、预测及效果评估，旨在为用户提供一个易于使用且功能完备的多分类解决方案。通过内置多种核函数与分类策略，本项目适用于不同的分类任务与数据类型。

功能特性

• 多类别分类：支持使用“一对多”（One-vs-All）或“一对一”（One-vs-One）策略处理多分类问题。
• 多种核函数：内置线性核、多项式核、高斯径向基函数（RBF）核等，满足不同的数据特性需求。
• 模型调优：支持通过交叉验证与网格搜索（Grid Search）自动优化超参数（如正则化参数C、核函数参数）。
• 全面评估：提供分类准确率、混淆矩阵等评估指标；对于二分类问题，还可绘制ROC曲线。
• 数据可视化：对于二维特征数据，能够绘制决策边界图，直观展示分类效果。
• 灵活交互：用户可通过图形界面（GUI）或命令行方式输入数据和参数，操作便捷。

使用方法

1. 准备数据：将训练集和测试集整理为MATLAB矩阵或表格格式，确保包含特征变量和对应的分类标签。
2. 配置参数：根据需要设置核函数类型、正则化参数C、核函数特定参数（如多项式核的阶数、高斯核的带宽）等。
3. 运行程序：启动程序后，根据提示选择交互模式（GUI或命令行）并输入数据与参数。
4. 获取结果：程序将输出训练好的模型、测试集的预测标签与置信度，并提供详细的性能评估报告与可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它负责调度整个分类流程，包括：读取和预处理用户输入的数据；根据指定策略与参数训练多类别SVM模型；利用训练好的模型对新数据进行预测并计算置信度；最后，对预测结果进行全面评估并生成相应的可视化图表（如混淆矩阵、决策边界图等）。该文件是项目功能的核心入口与协调中心。