MATLAB实现的稀疏表示分类算法工具箱SRC-Explorer

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的稀疏表示分类(SRC)算法流程，包含数据预处理、稀疏编码与分类决策模块，支持多种稀疏求解算法，适用于模式识别与分类任务验证。

详 情 说 明

SRC-Explorer：基于稀疏表示的分类算法实现与验证系统

项目介绍

SRC-Explorer 是一个完整的稀疏表示分类（Sparse Representation-based Classification）算法实现与验证系统。该系统实现了从数据预处理、稀疏编码到分类决策的完整SRC算法流程，支持多种稀疏求解算法，并提供直观的可视化界面，帮助用户深入理解稀疏表示分类的工作原理和性能表现。

功能特性

• 完整算法流程：实现数据预处理、稀疏编码、分类决策等SRC核心模块
• 多算法支持：提供OMP（正交匹配追踪）、L1正则化优化等多种稀疏求解算法
• 灵活参数配置：支持稀疏度阈值、正则化参数、最大迭代次数、误差容限等参数调节
• 丰富可视化：展示稀疏系数分布、重构误差对比、分类边界示意图等
• 全面性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵、精确率/召回率等多维度评估指标
• 用户友好界面：提供图形化操作界面，便于算法参数调整和结果查看

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备M×N维特征矩阵（M为特征维度，N为样本数）和对应的类别标签向量
2. 测试数据：准备M×K维测试特征矩阵（K为测试样本数）
3. 可选字典：如需使用预定义字典而非训练数据，准备相应的字典矩阵

参数设置

• 稀疏度参数：设置稀疏度阈值或正则化参数
• 迭代控制：配置最大迭代次数和收敛条件
• 误差容限：设定重构误差的容忍范围

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 选择稀疏求解算法（OMP/L1最小化等）
3. 设置算法参数
4. 执行稀疏编码和分类计算
5. 查看分类结果和性能指标
6. 分析可视化输出结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括算法流程的统一调度、用户交互界面的管理、数据输入输出的处理以及各类计算模块的协调工作。具体涵盖稀疏表示分类的完整计算流程控制、多种求解算法的选择与执行、分类结果的生成与评估、可视化图形的创建与展示等功能模块的集成与调用。