最小距离分类器 matlab代码

资 源 简 介

最小距离分类器 matlab代码

详 情 说 明

最小距离分类器是一种基础的监督学习算法，常用于模式识别领域。它的核心思想是通过计算未知样本与各类别中心点的欧氏距离，将其归类到距离最近的类别中。

在软木塞数据的应用场景中，假设我们拥有150个样本数据（存储在xls表格中），这些样本可能包含多个特征维度。算法实现通常分为以下几个步骤：

数据预处理：从xls表格中读取数据，可能需要进行归一化或标准化处理，确保各特征维度具有相同的量纲。

计算类别中心：根据已知的类别标签，分别计算每个类别的均值向量（即中心点）。例如，软木塞数据可能分为"合格"和"不合格"两类，分别计算这两类样本在各特征维度上的平均值。

距离度量：对于待分类的新样本，计算它与每个类别中心点的欧氏距离。欧氏距离是最常用的距离度量方式，但根据需求也可以替换为马氏距离等其他度量方法。

分类决策：比较新样本与各类别中心的距离，将其划分到距离最小的类别中。

在Matlab中实现时，可以借助矩阵运算高效地完成上述步骤。比如用`mean()`函数求类别中心，用向量化操作计算距离，避免显式循环提升性能。该方法的优势是原理简单、计算速度快，适合作为模式识别的入门案例。但当各类别数据分布存在重叠时，分类效果可能受限，这时需要考虑更复杂的分类器。