MATLAB环境下的SVM核函数选择与优化框架

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的SVM核函数选择与构造框架，集成了线性核、多项式核等标准核函数库，并支持用户自定义核函数接口，助力机器学习模型性能优化。

详 情 说 明

MATLAB环境下的SVM核函数选择与构造优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的支持向量机(SVM)核函数选择与构造优化框架。系统通过核技巧扩展SVM的非线性分类能力，提供标准核函数库和自定义核函数接口，并集成参数优化与性能评估模块，帮助用户快速找到最适合特定数据集的核函数配置方案。

功能特性

• 标准核函数库：内置线性核、多项式核、RBF核、Sigmoid核等常用核函数
• 自定义核函数构造：支持用户通过数学表达式定义新的核函数
• 智能参数优化：采用网格搜索或贝叶斯优化算法自动寻找最优核参数和惩罚系数
• 全面性能评估：通过交叉验证比较不同核函数效果，输出准确率、精确率、召回率、F1分数等指标
• 可视化分析：生成决策边界可视化图形和核函数性能对比图表

使用方法

1. 数据准备：准备n×m维训练数据矩阵和n×1维类别标签向量
2. 核函数选择：选择标准核函数或输入自定义核函数表达式
3. 参数设置：指定惩罚系数C和核函数相关参数（如gamma值等）
4. 模型训练：系统自动进行参数优化和模型训练
5. 结果分析：查看最优配置报告、性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 推荐硬盘空间：1GB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、核函数库的初始化与管理、自定义核函数的解析与验证、SVM模型的训练与参数优化、交叉验证评估过程的执行、多种性能指标的计算与比较，以及最终结果的可视化展示与报告生成功能。