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MATLAB多类SVM分类器GUI工具
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资 源 简 介
本项目开发了一个基于MATLAB的图形用户界面工具，实现多类支持向量机分类功能。支持CSV、Excel、MAT格式数据导入，提供参数调节、模型训练、分类预测及结果可视化，便于用户交互式完成分类任务。
详 情 说 明
基于MATLAB的多类SVM分类器GUI工具
项目介绍
本项目实现了一个具备图形用户界面的支持向量机分类器，为用户提供一体化的数据分类解决方案。通过直观的GUI界面，用户可轻松完成数据导入、模型训练、预测分析及结果可视化等完整工作流程。工具支持多类别分类任务，集成多种核函数选择与参数调节功能，并生成专业的分类评估图表。
功能特性
- 便捷数据导入：支持拖拽操作或文件选择方式导入CSV、Excel、MAT格式数据集
- 灵活参数配置：提供核函数类型（线性/多项式/径向基）、惩罚系数C、容差阈值等关键参数调节面板
- 多类分类策略：内置一对多、一对一两种多类SVM分类策略
- 实时结果可视化：训练完成后可立即查看分类准确率、支持向量分布、决策边界及混淆矩阵
- 批量预测功能：支持对新数据的批量分类预测，结果可导出为CSV格式
- 模型保存与加载：训练好的模型可保存为MAT文件便于后续使用
使用方法
- 数据准备：准备训练数据（N×M数值矩阵）和对应标签（N×1分类标签向量）
- 启动工具：运行主程序文件进入GUI操作界面
- 导入数据：通过"数据导入"面板选择或拖拽导入训练数据集
- 参数设置：在"参数设置"区域选择核函数类型并调整相关参数
- 模型训练：点击"训练模型"按钮开始训练，查看实时训练进度
- 结果分析：在"结果可视化"选项卡查看分类准确率、支持向量分布图、决策边界图等
- 预测应用：导入待预测数据（K×M矩阵）进行批量分类，导出预测结果
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学和机器学习工具箱
- 推荐内存：4GB以上
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件实现了图形用户界面的构建与事件驱动逻辑，集成了数据导入解析、SVM模型训练核心算法、多类别分类预测引擎以及多种可视化图表生成功能。该文件负责协调各功能模块的工作流程，包括参数验证、模型持久化管理、用户交互响应等关键操作，确保整个分类任务的顺畅执行。
