MATLAB支持向量机分类与回归建模系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的支持向量机(SVM)分类与回归(SVR)功能，支持多分类任务及线性/非线性核函数选择，提供直观的建模流程与实例分析，适用于数据挖掘与预测建模应用。

详 情 说 明

支持向量机的分类与回归建模及实例分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的支持向量机（SVM）建模系统，集成了分类（SVM）与回归（SVR）两大核心功能。系统利用MATLAB内置的机器学习工具箱，提供了从数据预处理、模型训练、参数调优到结果可视化的一站式解决方案。通过内置的示例数据集与代码，用户可快速掌握SVM/SVR的应用方法，并将其用于实际的分类与回归问题。

功能特性

1. 支持向量机分类（SVM）

- 支持二分类与多分类任务 - 提供线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等多种核函数选择 - 输出预测标签、分类准确率、混淆矩阵及决策边界可视化

1. 支持向量回归（SVR）

- 适用于连续目标变量的函数拟合问题 - 支持多种核函数进行非线性回归 - 输出预测值、均方误差（MSE）及回归曲线可视化

1. 实例数据集与示例代码

- 内置多个分类与回归示例数据集 - 提供完整示例代码，帮助用户快速上手

1. 模型评估与可视化

- 分类任务：展示混淆矩阵与分类边界图 - 回归任务：绘制真实值与预测值拟合曲线 - 提供关键性能指标（如准确率、MSE）的直观展示

使用方法

1. 准备数据：将特征数据组织为N×M矩阵，标签/目标变量组织为N×1向量
2. 选择任务类型：根据需求选择分类（SVM）或回归（SVR）模式
3. 设置参数：指定核函数类型、惩罚参数C、核函数参数（如gamma、多项式阶数等）
4. 训练模型：调用训练函数生成SVM/SVR模型
5. 评估结果：查看预测结果、性能指标及可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括：提供用户交互界面或脚本入口，引导用户选择运行分类或回归示例演示；调用不同的功能模块完成数据加载、模型训练、预测评估及结果可视化等一系列流程；集中管理关键参数设置，并展示最终的模型性能与图形化结果，方便用户直观理解支持向量机在不同场景下的应用效果。