基于MATLAB的多类支持向量机(SVM)分类器实现

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB多类SVM解决方案，支持线性核、多项式核、高斯核(RBF)等核心函数，采用一对多(One-vs-All)多分类策略，集成数据预处理功能，适用于模式识别与机器学习任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的多类支持向量机(SVM)分类器实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于MATLAB的多类支持向量机分类器，采用了先进的一对多(One-vs-All)多分类策略。该工具集成了多种主流核函数选项，并提供了从数据预处理、参数调优到结果可视化的全流程解决方案，适用于各类模式识别和分类任务。

功能特性

• 多种核函数支持：线性核、多项式核、高斯核(RBF)等多种核函数选择
• 多分类策略：采用一对多(One-vs-All)方法处理多类别分类问题
• 数据预处理：提供标准化、归一化等数据预处理功能
• 参数优化：内置交叉验证模块用于SVM参数自动调优
• 结果可视化：支持分类结果和决策边界的直观展示
• 性能评估：生成详细的分类性能报告，包括准确率、混淆矩阵等指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：加载训练数据集和对应的类别标签
2. 设置参数：选择核函数类型、惩罚参数C、核函数参数等
3. 数据预处理：根据需求选择标准化或归一化处理
4. 模型训练：使用训练数据构建多类SVM分类器
5. 预测分类：对测试数据进行类别预测
6. 结果分析：查看准确率、混淆矩阵等评估指标

输入参数

• 训练数据：N×M矩阵（N为样本数，M为特征维度）
• 训练标签：N×1向量（支持数字或字符标签）
• 测试数据：K×M矩阵（K为测试样本数）
• SVM参数：核函数类型、惩罚参数C、核参数等
• 预处理参数：标准化、归一化选项

输出结果

• 训练完成的SVM模型结构体
• 测试样本的预测类别标签
• 训练集和测试集的分类准确率
• 详细的混淆矩阵分析
• 2D特征的决策边界可视化图
• 模型参数和性能指标总结报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了完整的SVM多分类解决方案，包含模型训练、参数优化、数据预处理、结果预测和可视化分析等核心功能。它整合了多种核函数的选择与实现，采用一对多策略处理多类别问题，并提供交叉验证用于自动参数调优。同时，该文件还负责生成详细的性能评估报告和决策边界的图形化展示，确保用户能够全面了解模型表现和分类效果。