本项目提供了一个基于支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法的实现代码，适用于解决二分类问题。通过Python编写，易于理解和修改。
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习模型，用于分类和回归分析。它由Vapnik和Chervonenkis在20世纪90年代初提出，基于结构风险最小化原理，在训练过程中寻找一个最优超平面来最大化数据类别的间隔。这个超平面可以理解为距离两类最近点的最大距离。
SVM的运作机制在于通过找到支持向量——即那些离决策边界最近的数据点，并利用这些向量确定超平面的位置。通过最大化间隔（Margin），SVM能够处理高维数据，同时对过拟合具有较好的抵抗能力。
SMO（Sequential Minimal Optimization）算法是求解SVM优化问题的有效方法，由John Platt提出。该算法解决了原始SVM的非凸、非光滑的优化问题，并通过将大问题分解为两个小的二次规划问题来提高计算效率。其核心步骤包括：选择一对违反KKT条件的Alpha参数进行优化，在保持其他Alpha值不变的情况下，找到新的Alpha值以确保目标函数下降。
在MATLAB实现中，线性SVM适用于数据可分的情况，通过寻找一个最大间隔超平面将数据分为两类；而非线性SVM则借助核函数（如高斯核、多项式核等）将低维空间中的数据映射到高维空间，在其中可以找到用于分类的线性超平面。实现这些功能的关键步骤包括：
1. 数据预处理：对输入数据进行标准化或归一化，确保特征在同一尺度上。
2. 构建SVM模型：设置参数如C（惩罚因子）和核函数类型。
3. SMO算法实现：编写SMO的核心逻辑，选择合适的Alpha值对，并更新这些值以优化目标函数。
4. 训练过程：通过迭代应用SMO直到满足停止条件为止，例如达到预设的迭代次数或误差阈值。
5. 预测与评估：使用训练好的模型预测新数据，并利用准确率、召回率和F1分数等指标来评价其性能。
这些代码对于学习SVM的实际工作原理及如何在编程中应用SMO算法解决分类问题十分有用。通过阅读理解这段代码，可以深入掌握SVM的内部机制并提高MATLAB编程能力和机器学习模型实现技能。
5星
