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（SVM）作为经典的机器学习算法，在Matlab中可以通过内置函数或第三方工具箱快速实现。其核心思想是通过寻找最优超平面实现数据分类，尤其适合小样本、非线性及高维数据场景。

在Matlab中，常用的实现方式包括： 使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的fitcsvm函数，可直接配置核函数（如线性、RBF）和惩罚参数C。 结合图像处理工具箱，将图像特征（如HOG、LBP）提取后作为输入向量，通过SVM进行分类训练，这一流程在人脸识别中效果显著。

注意事项： 数据需事先标准化以避免特征尺度差异影响模型 对于非线性问题，建议优先测试RBF核并配合交叉验证调参 人脸识别应用中，建议先用PCA降维以提升计算效率