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

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别之间的间隔最大化。

SVM 原理简介 线性可分情况：SVM 试图找到一个能够完美分隔两类数据的超平面。这个超平面由支持向量（距离超平面最近的样本点）决定。 非线性可分情况：通过核函数（如高斯核、多项式核）将数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。 软间隔优化：对于噪声或重叠数据，引入松弛变量，允许少量样本误分类以提高泛化能力。

MATLAB 中的 SVM 实现 MATLAB 提供了 `fitcsvm` 函数来实现 SVM 分类器。其基本流程包括： 数据准备：将特征数据和标签整理为适合训练的格式。 模型训练：调用 `fitcsvm` 并设置核函数类型、惩罚参数等。 模型评估：使用 `predict` 进行预测，并通过混淆矩阵或准确率评估性能。

MATLAB 还支持交叉验证、超参数调优等功能，使用者可以灵活调整 SVM 模型以适应不同数据集的需求。