非线性支持向量机分类器对多类进行分类

资 源 简 介

非线性支持向量机分类器对多类进行分类

详 情 说 明

非线性支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，适用于处理复杂的分类问题，尤其是当数据在原始特征空间中非线性可分时。在MATLAB环境下实现非线性SVM进行多类分类，可以通过内置的统计和机器学习工具箱高效完成。

实现多类分类的核心思路通常采用"一对多"策略，即为每个类别单独训练一个二元分类器。该分类器将当前类别作为正样本，其余所有类别作为负样本。预测时选择具有最高决策函数值的分类器对应的类别作为最终结果。

MATLAB中可以使用fitcecoc函数来实现多类分类，它内部自动处理了多类到二元的转换。关键步骤包括选择合适的核函数（如高斯核、多项式核等），并通过交叉验证调整正则化参数和核参数以优化模型性能。

对于非线性可分数据，核技巧通过将数据映射到高维特征空间来实现有效分离。高斯核是常用的选择，它通过调节带宽参数控制决策边界的复杂度。参数选择对模型泛化能力至关重要，过大可能导致欠拟合，过小则容易过拟合。

训练完成后，模型可以用于预测新样本的类别。评估指标如准确率、混淆矩阵等有助于量化模型性能。MATLAB提供了便捷的函数来实现这些评估步骤，使得整个流程从训练到评估一气呵成。