MATLAB实现的半监督支持向量机全局优化分类与回归系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB平台上开发了半监督支持向量机算法，通过优化目标函数求解过程确保全局最优解。系统能有效利用少量标注数据和大量未标注数据，显著提升分类与回归任务的精度和泛化能力。

详 情 说 明

基于半监督支持向量机的全局优化分类与回归系统

项目介绍

本项目实现了一种基于半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machine, S³VM）的机器学习系统，专门针对分类与回归任务设计。系统核心优势在于能够充分利用少量标注数据和大量未标注数据联合训练模型，并通过先进的全局最优化求解技术，确保目标函数收敛至全局最优解，而非局部极值。这一特性使其在小样本、高维度的复杂数据建模场景下，表现出卓越的预测精度和强大的泛化能力。

功能特性

• 半监督学习：有效融合标注数据与未标注数据的信息进行模型训练，缓解对大规模标注数据的依赖。
• 全局最优求解：采用专用优化算法，保障模型参数求解过程收敛到全局最优点，提升模型性能与稳定性。
• 多任务支持：一体化的框架同时支持分类（输出离散标签）与回归（输出连续值）任务。
• 灵活的核方法：支持线性核、高斯核（RBF）、多项式核等多种核函数，以适应不同的数据特性。
• 自动化流程：提供从数据预处理、模型训练、超参数调优到性能评估与结果可视化的完整管道。
• 直观可视化：对于二维特征数据，可生成直观的决策边界（分类）或拟合曲线（回归）图。

使用方法

1. 准备数据：组织训练数据矩阵，其中部分行包含标签/回归值（标注样本），部分行仅包含特征向量（未标注样本）。准备测试数据矩阵。
2. 配置参数：设置模型关键参数，如正则化系数 C、核函数类型 kernel_type、核参数以及优化停止阈值 tol 等。
3. 执行训练：调用主训练函数，输入训练数据与参数，系统将自动执行优化过程并返回训练好的模型。
4. 进行预测：使用训练好的模型对测试数据进行预测，得到分类标签或回归数值。
5. 评估与可视化：（如果测试集有真实标签）计算准确率、F1分数或均方误差等评估指标。对于二维数据，可调用可视化函数观察模型决策结果。

系统要求

• 操作系统：Windows, Linux, 或 macOS。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 内存：建议 4GB 以上，具体需求取决于数据规模。
• 硬盘空间：至少 500MB 可用空间。

文件说明

主程序文件封装了系统的核心工作流程。它承担着项目最主要的调度与执行功能，具体包括：控制程序的启动与初始化，处理用户输入的命令行参数或配置信息，调度数据读取与预处理模块，调用半监督支持向量机的核心训练算法进行模型构建，执行模型在测试集上的预测任务，计算并输出关键的性能评估指标，以及根据数据维度生成相应的可视化图形。