MATLAB集成SVM-Light机器学习工具包发布

资 源 简 介

本工具包实现MATLAB与SVM-Light的无缝集成，提供完整机器学习工作流支持。包含数据预处理、模型训练、参数优化和预测评估功能，用户可直接在MATLAB环境中调用SVM-Light全部算法。

详 情 说 明

MATLAB集成SVM-Light接口工具包

项目介绍

本项目开发了一个无缝连接MATLAB与SVM-Light机器学习工具的接口包，使研究人员和工程师能够在熟悉的MATLAB环境下直接调用SVM-Light的全部功能。该工具包通过精心设计的MEX接口和用户友好的GUI界面，大大降低了SVM-Light的使用门槛，为用户提供从数据预处理到模型评估的完整机器学习工作流支持。

功能特性

• 完整功能集成：支持SVM-Light的全部核心功能，包括分类和回归任务
• 可视化操作界面：提供直观的GUI界面，无需编写代码即可完成SVM模型训练与预测
• 灵活参数配置：支持多种核函数（线性/多项式/RBF等）及参数调优
• 丰富输出结果：提供模型文件、预测结果、性能评估指标及多种可视化图表
• 高效计算支持：支持预计算核矩阵，优化大规模数据集处理效率

使用方法

1. 数据准备：将训练数据整理为MATLAB矩阵格式（n×d维特征矩阵 + n×1标签向量）
2. 参数设置：通过GUI界面或函数调用设置核函数类型、惩罚系数C等参数
3. 模型训练：调用训练接口，生成包含支持向量和模型参数的结构体
4. 预测评估：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并获得准确率等性能指标
5. 结果分析：查看决策边界图、支持向量分布等可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• SVM-Light可执行文件（需预先安装）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件承担了工具包的核心调度功能，整合了图形用户界面的创建与事件处理，实现了数据加载与预处理、SVM参数配置、模型训练过程控制、预测结果生成以及性能可视化展示等关键操作流程。该文件作为整个工具包的入口点，提供了完整的机器学习工作流管理和用户交互支持。