基于Matlab的SVM二分类实战：数据归一化、参数调优与可视化报告

基于 Matlab 的 SVM 二分类代码实践，蛮适合刚上手支持向量机的朋友，步骤清晰、逻辑顺，关键是还带了数据归一化、参数调优和可视化报告，实战感满满。你要是对模型效果要求比较高，这套代码真挺合适，调参环节也不复杂，用起来比较顺手。嗯，像grid search那种参数遍历也都封装好了，稍微改改就能用。

二分类数据的准备也方便，像二维的测试集直接加载，能马上跑起来。还有归一化，用的mapminmax，跟libsvm的流程贴得紧。模型训练那块，SVM 核函数可选项比较多，默认的 RBF 跑出来效果也不错。如果你是搞图像方向的，也可以顺带看看下面这些资源，多是配合 HOG 特征做分类的，搭配使用更香。

图像分类那部分推荐几个链接：svm 图像二分类_matlab 版 hog、HOG 加 SVM 图像二分类。整体代码风格挺简洁，变量命名直白，注释也比较清楚，新手看着也不会太吃力。

可视化部分支持绘制分类边界，结果图一目了然，还能输出准确率啥的，适合写实验报告。你要是准备论文、课设那种，这份代码省不少事儿。建议配合 Matlab 2020 以上的版本，兼容性更稳点。

如果你正在找一份能直接跑、还带优化和可视化的SVM 二分类代码，可以试试这套，下载点这：基于 MATLAB 的 SVM 二分类代码。