Matlab支持向量机(SVM)数据分类预测及评价

在数据分类预测领域，Matlab提供了支持向量机（SVM）的实现，通过多变量输入和单变量输出（类别）的方式进行数据分类预测。该方法基于Libsvm工具箱，无需额外安装，可直接在Windows 64位系统上运行。本文提供完整的Matlab源码和相关数据，要求Matlab版本在2018B及以上。

数据分类预测的评价指标包括准确率和混淆矩阵，通过这些指标可以全面了解分类效果。同时，本文呈现了拟合效果图和混淆矩阵，直观展示了支持向量机在不同数据集上的分类效果。

在应用中，Excel数据可被直接导入Matlab，提高了数据处理的便捷性。采用支持向量机进行数据分类预测，不仅提高了模型的准确性，而且在处理多变量输入时表现出色。

总体而言，Matlab基于支持向量机的数据分类预测为研究者和工程师提供了一个强大而灵活的工具。通过本文提供的源码和数据，用户能够深入了解支持向量机的实现细节，更好地应用于自己的项目中。