SVM很全的matlab代码和详细说明

资 源 简 介

SVM很全的matlab代码和详细说明

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在MATLAB中实现SVM可以利用内置函数`fitcsvm`和`fitrsvm`（分别用于分类与回归），结合核函数技巧处理线性不可分问题。

核心实现逻辑 数据准备：将特征数据整理为矩阵形式，标签转换为向量。MATLAB要求输入数据是数值型，类别标签可使用整数编码。 模型训练：调用`fitcsvm`函数，关键参数包括： `KernelFunction`：指定核函数（如`'linear'`, `'rbf'`, `'polynomial'`）。 `BoxConstraint`：控制分类边界硬度的惩罚参数。 对于非线性问题，调整`KernelScale`（如RBF核的带宽）以优化决策边界。 预测与评估：使用`predict`函数对新数据分类，通过混淆矩阵或分类误差评估性能。

扩展应用 多类分类：通过`fitcecoc`结合SVM构建一对一或一对多分类器。 自定义核函数：实现特定问题的核函数需通过函数句柄传入，但需注意计算效率。

典型场景示例 假设需分类二维非线性数据，选用RBF核并网格搜索最优参数（如`BoxConstraint`和`KernelScale`），最终可视化决策边界。MATLAB的`ClassificationSVM`对象可直接支持结果解析和图形化展示。

通过合理调参和核选择，SVM在MATLAB中能高效解决复杂分类问题，尤其适合中小规模高维数据集。