基于SVM算法的Iris鸢尾花分类识别系统

资 源 简 介

本项目利用支持向量机（SVM）算法实现对经典Iris（鸢尾花）数据集的自动分类与模式识别任务。系统首先加载包含150个样本的Iris数据，提取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度及花瓣宽度四个维度的数值特征。实现过程中，程序会对原始数据进行标准化预处理，以消除量纲差异对分类器性能的影响，并将其划分为训练集与测试集。 在核心算法逻辑上，该项目通过调用MATLAB支持向量机相关函数库，构建基于一对一（One-vs-One）策略的多分类器模型。系统支持配置径向基核函数（RBF）以处理非线性分类问题，并结合交叉验证法在参

详 情 说 明

基于SVM算法的Iris鸢尾花模式识别系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）的自动化模式识别系统，专门用于经典Iris（鸢尾花）数据集的分类任务。系统通过机器学习完整流程——从原始数据加载、预处理、模型参数优化到预测结果评估及决策边界可视化，实现了对三种不同品种鸢尾花（Setosa, Versicolor, Virginica）的高精度识别。

功能特性

1. 自动化数据流：集成数据加载、标签数值化编码、数据集划分及标准化全流程。
2. 模型优化机制：内置基于网格搜索（Grid Search）的超参数优化功能，通过交叉验证自动寻找最优的惩罚因子与核函数参数。
3. 多分类策略：采用一对一（One-vs-One）设计框架，利用二分类支持向量机解决多类别分类问题。
4. 深度可视化：提供混淆矩阵分析模型误差，并利用主成分分析（PCA）降维技术直观展示非线性决策边界。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）。

实现逻辑与功能说明

#### 1. 数据准备与预处理 系统直接调用MATLAB内置的鸢尾花数据集，提取150个样本的四维特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。通过唯一值提取技术将字符串标签转换为数值编码（1、2、3），从而适配算法计算需求。

#### 2. 分层数据划分 为了保持类别平衡，系统对三类鸢尾花分别执行70%训练集与30%测试集的随机划分。通过设定固定的随机种子（Random Seed），确保实验结果的可复现性。

#### 3. Z-Score 特征标准化 系统计算训练集的均值（Mean）和标准差（Std），对原始特征进行标准化处理，消除不同物理量纲对模型训练的影响。测试集也使用相同的训练集参数进行缩放，以保证数据分布的一致性。

#### 4. 参数空间网格搜索 系统定义了惩罚因子（BoxConstraint）和核函数缩放参数（KernelScale）的取值范围。采用嵌套循环遍历参数组合，通过 5 折交叉验证（5-fold Cross-Validation）计算平均分类损失，最终筛选出测试精度最高的参数对作为最优配置。

#### 5. 核心算法构建 基于最优参数，系统调用 fitcecoc 函数构建多类分类模型。该模型以带有径向基（Gaussian/RBF）核函数的 SVM 为基本学习器，采用 One-vs-One 策略来处理三分类任务。

#### 6. 模型评估与性能输出 利用训练好的模型对测试集进行盲测，计算分类准确率（Accuracy）。系统在命令行窗口直观输出寻优后的最优 C 值、最优 Sigma 值以及训练集和测试集的具体准确率指标。

#### 7. 结果可视化分析 系统生成两类图形化反馈：

• 混淆矩阵：展示每个类别的预测准确率及误报、漏报分布，反映模型对不同品种识别的难易程度。
• 决策边界图：通过主成分分析（PCA）将四维特征降至二维，并在降维后的特征空间内重新训练模型。利用网格点预测技术绘制填色区域图，展示不同类别在非线性核函数下的分类边界，并同步标注训练集与测试集点的分布位置。

关键函数与算法细节

• unique 函数：用于实现类别名称到数值索引的映射。
• templateSVM 函数：定义了带有径向基核（RBF）的 SVM 模板，支持配置惩罚因子。
• fitcecoc 函数：核心多分类框架，通过集成多个二分类器实现多目标识别。
• kfoldLoss 函数：执行交叉验证后的损失计算，指导超参数的选取。
• pca 函数：通过正交变换实现特征降维，使得高维分类边界能够在二维平面直观呈现。
• contourf 函数：绘制填色等高线图，用于表达分类器的决策区域。