MATLAB非线性SVM多分类交互式可视化教学系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，提供非线性SVM多分类的交互式教学演示。支持自定义数据集生成与导入，实时调整核函数及惩罚系数等参数，并可视化展示决策边界与支持向量，便于机器学习算法教学与实践。

详 情 说 明

非线性SVM多分类交互式可视化教学系统

项目介绍

本项目是一个面向机器学习教学的非线性支持向量机（SVM）多类别分类可视化演示系统。系统通过直观的交互式图形界面，帮助用户理解非线性SVM的核心概念，包括核函数映射、决策边界形成过程以及参数对分类效果的影响。用户可通过调整参数实时观察分类边界变化，支持动态动画演示和效果对比分析。

功能特性

• 数据管理: 支持用户自定义生成模拟数据集或导入外部CSV格式数据集
• 交互式参数调整: 实时调节核函数类型（线性/多项式/RBF/Sigmoid）、惩罚系数C、核参数（gamma值、多项式阶数等）
• 多类别分类: 采用一对多（One-vs-Rest）策略实现多类别分类
• 动态可视化:

- 实时显示数据散点分布和分类决策边界 - 高亮标记支持向量位置 - 生成参数变化对决策边界影响的动态动画

• 性能评估: 提供准确率、混淆矩阵、F1分数等分类评估指标
• 模型导出: 支持将训练完成的SVM模型导出为.mat格式文件
• 对比分析: 支持不同参数设置下分类效果的并行对比展示

使用方法

1. 启动系统: 运行主程序文件进入图形用户界面
2. 数据准备:

- 点击"生成数据"创建模拟数据集 - 或通过"导入数据"加载本地CSV文件（需包含特征列和标签列）

1. 参数设置:

- 选择核函数类型（线性/多项式/RBF/Sigmoid） - 调整惩罚系数C和核函数相关参数

1. 模型训练: 点击"训练模型"开始SVM分类器训练
2. 结果查看:

- 主界面显示分类决策边界和支持向量 - 查看右侧性能评估报告

1. 动态演示: 使用"参数动画"功能观察参数连续变化对边界的影响
2. 模型保存: 训练完成后可导出模型供后续使用

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2020b或更高版本
• 必要工具包: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议: 4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件集成了完整的图形用户界面框架，实现了数据加载与预处理、模型参数配置、支持向量机训练与预测、分类结果可视化渲染、性能指标计算与展示、动态动画生成控制以及训练模型的导入导出管理等功能模块的协调运行。