基于支持向量机(SVM)的MATLAB机器学习分类与回归系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现支持向量机算法，提供完整的机器学习分析解决方案。系统支持多类别分类、时间序列回归预测和数据处理功能，适合科研和工程应用。

详 情 说 明

基于支持向量机(SVM)的理论分类与回归数据分析系统

项目介绍

本项目实现了一套基于支持向量机算法的机器学习分析系统，集成了数据分类、回归预测和模型评估等核心功能。系统采用核函数变换技术和正则化优化方法，能够有效处理分类问题的多类别模式识别和时间序列数据的回归预测任务，适用于工程数据分析、管理决策支持等多个跨学科应用场景。

功能特性

• 多类别分类：实现基于SVM的多类别模式识别和判别分析
• 回归预测：支持时间序列数据的回归分析和趋势预测
• 综合评价：提供数据综合评价和预测建模功能
• 可视化分析：包含决策边界展示、支持向量分布和误差分析可视化
• 参数配置：支持多种核函数（线性/多项式/径向基函数等）和正则化参数调节

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵和标签向量/目标值）和测试数据集
2. 参数设置：配置核函数类型、正则化参数C、核参数等超参数
3. 数据预处理：选择是否进行数据标准化/归一化处理
4. 模型训练：使用训练数据训练SVM分类器或回归模型
5. 预测评估：在测试集上进行预测，获取分类准确率或回归预测值
6. 结果分析：查看性能评估指标（混淆矩阵、MSE、RMSE等）和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 数据处理和可视化相关工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、SVM模型训练、预测与评估以及结果可视化。具体实现了参数配置界面交互、多种核函数的算法实现、模型性能的量化评估以及决策边界等图形的生成与展示。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的调用和执行流程，确保整个分析过程的完整性和用户体验的连贯性。