matlab代码实现支持向量机

资 源 简 介

matlab代码实现支持向量机

详 情 说 明

在Matlab中实现支持向量机（SVM）可以利用内置的统计与机器学习工具箱，该工具箱提供了完整的SVM分类功能，支持线性和非线性分类任务。

### 1. 线性SVM实现 线性SVM用于数据线性可分的情况，核心思想是找到一个最优的超平面最大化分类间隔。在Matlab中，可以使用`fitcsvm`函数训练线性SVM模型，通过调整`KernelFunction`参数为`'linear'`来实现。

训练完成后，可使用`predict`函数对新数据进行预测，并结合`confusionmat`评估分类性能。

### 2. 非线性SVM实现 对于非线性可分数据，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。Matlab支持多种核函数，如高斯核（`'rbf'`）、多项式核（`'polynomial'`）等。

在训练时，需选择合适的核函数并调整关键参数（如`BoxConstraint`控制误分类惩罚、`KernelScale`影响核函数宽度），以达到最佳分类效果。

### 3. 使用说明与优化 数据预处理：建议对数据进行标准化（`normalize`或`zscore`）以提高SVM性能。 交叉验证：使用`crossval`或`cvpartition`进行模型验证，避免过拟合。 参数调整：可通过`fitcsvm`的`OptimizeHyperparameters`选项自动优化关键参数。

Matlab的SVM实现不仅适用于二分类问题，还可通过`fitcecoc`扩展至多分类任务，适用于广泛的机器学习应用场景。