SVM用于对二维数据进行多类别分类并生成3D/2D可视化结果（Matlab开发）

简介：
在使用二维数据进行分类（每条样本包含两个特征）时，在SVMtrial.m文件中设置了6种不同的训练数据集配置方案，在该过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法，在求解对偶变量a的过程中，默认采用内点法优化算法， 在构建非线性决策边界时， 我们采用了高斯径向基函数（RBF）核方法来构建非线性决策边界。 此外， 该代码还支持K*(K-1)/2种不同类别组合下的多类分类任务， 并提供了5种不同类型的训练数据集配置方案以供选择， 输出结果包括3D决策面网格图及其支持向量分布情况统计， 该模块旨在帮助用户直观分析不同类别之间的关系及其分布特点。