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MATLAB多类型支持向量机算法工具箱发布信息
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资 源 简 介
本项目提供了一个完整的MATLAB支持向量机算法集合，包含5种主要变体，如C_SVC、Nu_SVC和One-Class分类器。C_SVC通过参数C调节分类边界，Nu_SVC使用Nu参数控制支持向量比例，适用于多种分类任务。工具箱简洁易用，适合机器学习研究和应用。
详 情 说 明
MATLAB多类型支持向量机算法工具箱
项目介绍
本项目是一个功能完整的支持向量机（SVM）算法实现集合，包含5种主要的支持向量机变体算法。该工具箱基于MATLAB平台开发，集成了核函数技术和凸优化求解方法，为机器学习任务提供完整的SVM解决方案。功能特性
- C-SVC分类算法：通过惩罚参数C控制分类边界，适用于多类分类问题
- Nu-SVC二类分类算法：使用Nu参数控制支持向量比例，优化模型复杂度
- One-Class支持向量机：专门用于异常检测和离群点识别任务
- Epsilon-SVR回归算法：通过Epsilon管控制回归精度，实现稳健的回归预测
- Nu-SVR回归算法：使用Nu参数控制支持向量数量，平衡回归精度与计算效率
- 多种核函数支持：线性核、多项式核、径向基核（RBF）等
- 完整的输出指标：包括预测结果、准确率评估、可视化分析等
使用方法
- 数据准备：准备训练数据集（N×D维特征矩阵和对应标签/目标值向量）
- 参数设置：根据任务需求选择算法类型，设置核函数参数、惩罚系数C、Nu参数等
- 模型训练：调用相应算法函数进行模型训练
- 预测评估：使用测试数据集进行预测，获取分类准确率或回归误差指标
- 结果可视化：生成决策边界图、支持向量分布图、回归拟合曲线等分析图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学和机器学习工具箱
- 优化工具箱（用于凸优化求解）
