matlab代码实现线性SVM

资 源 简 介

matlab代码实现线性SVM

详 情 说 明

线性支持向量机（Linear SVM）是机器学习中常用的分类算法，特别适合处理大规模数据。与标准SVM不同，线性SVM通过简化目标函数，减少计算复杂度，从而显著提升训练效率。

在MATLAB中实现线性SVM通常依赖于优化工具（如`quadprog`）或内置的机器学习工具箱（如`fitcsvm`）。标准SVM的核心优化问题涉及二次规划，但线性SVM通过将核函数简化为线性形式，避免了高维映射的计算开销。

具体实现思路如下：

问题转化：将非线性SVM的核函数替换为线性内积，即直接计算特征空间的点积，无需复杂变换。 优化求解：利用MATLAB的优化求解器（如`quadprog`）高效计算线性约束下的凸优化问题，或直接调用`fitcsvm`并指定线性核（`'KernelFunction','linear'`）。 训练加速：线性SVM的计算复杂度接近线性增长（相比标准SVM的二次或更高复杂度），在处理大规模数据集时优势明显。

该方法适用于高维稀疏数据（如文本分类），同时减少了存储和计算资源消耗。若需进一步优化，可结合随机梯度下降（SGD）或坐标下降等策略加速训练。