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基于MATLAB与LIBSVM的机器学习分类回归系统
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资 源 简 介
本项目实现完整的LIBSVM机器学习流程，包含数据预处理（归一化、特征选择、缺失值处理）与模型训练模块，支持线性、多项式、RBF等多种核函数，适用于分类与回归任务。
详 情 说 明
基于LIBSVM的机器学习分类与回归系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的基于LIBSVM的机器学习系统，支持分类与回归任务。系统提供从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，集成多种核函数选择、参数自动优化和结果可视化功能，为用户提供高效、易用的SVM建模工具。功能特性
- 数据预处理模块：支持数据归一化、特征选择、缺失值处理等预处理操作
- 模型训练模块：提供线性、多项式、RBF、Sigmoid等多种核函数选择
- 参数优化模块：实现交叉验证和网格搜索自动寻优，自动寻找最优超参数组合
- 预测评估模块：进行模型预测并计算准确率、均方误差等评估指标
- 结果可视化模块：生成决策边界图、学习曲线、预测结果对比图等可视化结果
使用方法
- 准备数据：准备训练数据集和测试数据集（MATLAB矩阵格式或文本文件）
- 设置参数：配置核函数类型、惩罚参数C、核函数参数gamma等超参数
- 运行系统：执行主程序开始训练和预测流程
- 查看结果：获取训练模型、预测结果、性能指标和可视化图表
系统要求
- MATLAB R2016b或更高版本
- LIBSVM库（已集成在项目中）
- 统计和机器学习工具箱（用于部分可视化功能）
