基于MATLAB的SVM多模式分类系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了支持向量机（SVM）的二分类与多分类功能，支持"一对多"和"一对一"策略，提供完整训练与测试流程，实现对数据的高效分类和模型性能输出。

详 情 说 明

基于MATLAB的支持向量机（SVM）多模式分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的SVM分类系统，专注于解决二分类与多分类问题。系统集成了数据预处理、模型训练、策略选择、性能评估与结果可视化等一系列完整流程，旨在提供一个高效、易用的分类工具。通过优化核函数选择与模型参数，并结合交叉验证技术，系统能够有效提升模型的泛化能力与分类精度。

功能特性

• 灵活的分类策略：支持标准的二分类任务，并可通过一对多（One-vs-Rest）或一对一（One-vs-One）策略处理多分类问题。
• 多种核函数支持：提供线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等多种核函数选项，以适应不同的数据分布特性。
• 模型性能优化：内置交叉验证功能，用于寻找最优的模型超参数（如惩罚参数C、核函数参数），以避免过拟合，确保模型稳健性。
• 全面的结果分析：系统不仅输出分类准确率，还提供详细的评估指标（精确率、召回率、F1分数）和混淆矩阵，便于深入分析模型性能。
• 直观的可视化呈现：对于二维特征数据，可自动生成决策边界可视化图，直观展示分类器的划分效果。

使用方法

1. 准备数据：将您的数据准备为指定格式。特征数据应为数值矩阵（N×D，N为样本数，D为特征维度），标签应为向量（N×1）。二分类标签建议使用{1, -1}，多分类标签使用整数类别编码（如1, 2, 3...）。数据文件格式支持CSV、TXT或MAT。
2. 配置参数：在运行主程序前，根据您的需求在相应的脚本或函数中设置参数，包括数据文件路径、分类策略（OvR或OvO）、核函数类型、以及是否进行交叉验证等。
3. 运行主程序：执行主程序。系统将自动完成数据加载、预处理（如需）、模型训练与测试流程。
4. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出分类准确率、分类报告等文本结果。同时，系统会生成混淆矩阵图和决策边界图（针对二维数据）等可视化图表。

系统要求

• MATLAB版本：推荐使用 MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具包：需要安装 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢和入口，其核心功能包括：调度数据读取与预处理模块，配置模型训练的关键参数（如分类模式与核函数），执行模型训练与超参数寻优流程，调用模型对测试集进行预测与评估，并最终生成文本形式的性能报告与图形化的分析结果。