MATLAB支持向量机实现：线性与非线性分类器工具包

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的SVM实现，支持线性分类和多项式/高斯核非线性分类。附带详细文档说明，便于用户快速掌握使用方法。

详 情 说 明

基于MATLAB的线性与非线性支持向量机（SVM）实现与文档说明

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了支持向量机（SVM）的核心算法，涵盖线性分类与非线性分类功能。项目不仅提供了从数据加载、模型训练到预测评估的完整流程，还设计了可视化界面，以便直观展示二维特征空间中的决策边界和支持向量，适用于模式识别和机器学习算法的教学与研究应用。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了线性SVM以及基于核函数的非线性SVM，支持多项式核和高斯核（RBF核）。
• 灵活的参数配置：允许用户自定义关键参数，如惩罚系数C、核函数类型及其相关参数（如多项式次数、高斯核宽度σ）。
• 直观的结果可视化：对于二维特征数据，提供决策边界和支持向量的图形化展示，便于理解模型分类机理。
• 全面的性能评估：模型训练后，可计算并在界面或命令行输出准确率、召回率、F1分数等多项性能指标。
• 便捷的交互界面：提供图形用户界面（GUI），用户可通过图形化操作完成数据导入、参数设置、模型训练与结果查看，降低了使用门槛。

使用方法

1. 环境准备：确保系统满足MATLAB运行要求（见“系统要求”部分）。
2. 启动项目：运行主程序文件以启动图形用户界面或在命令行中调用相关函数。
3. 加载数据：通过界面菜单或函数接口导入训练数据（特征矩阵和标签向量）及测试数据（可选）。
4. 设置参数：在界面中选择或输入所需的SVM参数，包括惩罚系数C、核函数类型及相关参数。
5. 训练模型：点击相应按钮或执行命令开始训练SVM模型。
6. 查看结果：训练完成后，界面将显示分类结果、性能指标。对于二维数据，会自动生成决策边界可视化图。模型参数及支持向量等信息也可供后续使用。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目实现主要依赖MATLAB核心功能，但部分高级绘图或数学运算可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox 的支持（具体要求见代码注释）。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，其主要作用在于协调整个SVM分类流程。它负责调用数据处理的子程序，根据用户配置的核函数类型和参数构建并训练相应的分类模型，完成对未知样本的预测。同时，它还能够生成模型性能评估报告，并在数据维度允许的情况下，驱动可视化模块绘制决策边界图以直观呈现分类效果。