基于MATLAB的SVM机器学习系统：从数据预处理到分类预测的全流程解决方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB强大的SVM工具箱，实现了数据预处理、模型训练、参数优化与分类预测的完整机器学习流程。系统支持多种核函数选择，集成交叉验证功能，可生成可视化分类结果和详细的性能评估报告。

详 情 说 明

基于MATLAB的SVM训练与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境的支持向量机（SVM）机器学习系统，实现了从数据预处理到模型评估的完整分类流程。系统利用MATLAB强大的统计与机器学习工具箱，为用户提供直观高效的SVM模型开发体验，特别适用于模式识别、数据分类等研究与应用场景。

功能特性

• 完整机器学习流程：支持数据预处理、模型训练、参数优化、分类预测全流程
• 多核函数支持：提供线性、多项式、径向基函数（RBF）等多种核函数选择
• 智能参数优化：采用网格搜索算法自动寻找最优超参数组合
• 全面性能评估：生成混淆矩阵、ROC曲线及多种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）
• 丰富可视化功能：输出决策边界图、特征重要性分析、模型性能图表
• 交叉验证支持：内置k折交叉验证功能，确保模型泛化能力

使用方法

基本使用步骤

1. 准备数据：整理训练集和测试集，确保特征矩阵和标签向量格式正确
2. 配置参数：设置核函数类型、正则化参数C、核函数参数等关键参数
3. 运行训练：执行主程序开始模型训练与参数优化过程
4. 查看结果：分析生成的性能报告和可视化图表
5. 应用模型：使用训练好的模型对新数据进行分类预测

参数配置示例

% 设置SVM参数 参数配置.核函数 = 'rbf'; % 可选'linear','polynomial','rbf' 参数配置.正则化参数C = 1; % 正则化参数 参数配置.交叉验证折数 = 5; % 交叉验证设置 参数配置.标准化处理 = true; % 是否进行数据标准化

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：统计与机器学习工具箱
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB及以上用于处理大型数据集
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、模型训练与超参数优化引擎、预测与分类执行器、性能评估与指标计算组件、以及结果可视化生成器。它负责协调整个SVM分类流程的自动化执行，从数据输入到最终结果输出，确保各模块间的数据传递与逻辑衔接，为用户提供一站式的机器学习解决方案。