matlab中不同序列的分类，利用内积不同来分类，附注释

资 源 简 介

matlab中不同序列的分类，利用内积不同来分类，附注释

详 情 说 明

在MATLAB中利用内积运算实现序列分类是一种基于向量相似度的方法。其核心思想是：不同的序列在向量空间中会呈现出特定的方向性，通过计算未知序列与已知类别序列的内积（即点积），可以量化它们的相似程度。

主要实现步骤分为三部分： 特征向量构建 将待分类的序列（如时间序列、基因序列等）转换为数值向量。对于非数值序列需先进行编码（例如独热编码），同时常需进行归一化处理以消除量纲影响。

参考模板定义 每个类别需要预先准备典型序列作为参考模板。例如语音识别中，数字"1"的发音对应一个标准模板向量。模板质量直接影响分类准确率，通常通过聚类或专家标注获得。

内积决策机制 计算未知序列向量与所有类别模板的内积，内积值最大的类别即为预测结果。这是因为内积本质上反映了两个向量的夹角余弦（当向量归一化时），值越大说明方向越接近。

该方法适用于短序列分类场景，其优势在于计算复杂度低且物理意义明确。实际应用中需注意：噪声数据需要滤波预处理，变长序列需通过动态时间规整（DTW）等算法对齐后再计算内积。进阶改进可引入核函数将线性内积扩展为非线性相似度度量。