MATLAB实现的Parzen窗模式识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了Parzen窗概率密度估计算法，支持高斯核、均匀核等多种核函数，提供带宽优化与分类可视化功能，并生成准确率与混淆矩阵等性能分析报告，适用于模式识别与数据分类研究。

详 情 说 明

基于Parzen窗方法的模式识别系统设计与分析

项目介绍

本项目实现了一个基于Parzen窗方法的模式识别系统。Parzen窗法是一种经典的非参数概率密度估计技术，通过核函数方法对数据进行概率密度建模，进而实现模式分类任务。系统提供了完整的密度估计、分类决策、可视化分析和性能评估功能，支持多种核函数选择和带宽参数优化。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现Parzen窗概率密度估计算法
• 多核函数支持：提供高斯核、均匀核、三角核等多种核函数选择
• 参数优化：支持带宽参数的自动优化与手动调节
• 可视化展示：生成概率密度分布图、分类决策边界等可视化图形
• 性能分析：生成详细的分类性能报告（准确率、混淆矩阵等指标）
• 维度适应：支持二维和三维数据的模式识别任务
• 对比分析：提供不同核函数和带宽设置下的效果对比分析

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：N×D维矩阵（N个样本，D个特征维度）
• 测试数据：M×D维矩阵（M个测试样本）
• 类别标签：N×1维向量（训练样本对应的类别标签）
• 核函数参数：字符串类型（'gaussian'、'uniform'、'triangular'等）
• 带宽参数：标量或向量形式的平滑参数

基本操作流程

1. 准备训练数据集和测试数据集
2. 选择适当的核函数类型
3. 设置或优化带宽参数
4. 运行模式识别系统
5. 查看分类结果和可视化图形
6. 分析性能评估报告

输出结果

• 概率密度分布可视化图（二维/三维）
• 分类决策边界图
• 测试样本预测类别标签
• 分类性能评估报告（准确率、召回率、F1-score等）
• 核函数效果对比分析
• 带宽参数影响分析图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 内存：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括Parzen窗密度估计算法的完整流程控制、多种核函数的计算与选择机制、带宽参数的优化处理、分类决策的生成与执行、二维和三维数据的可视化展示以及分类性能的全面评估分析。该文件整合了所有功能模块，为用户提供统一的操作接口，确保系统各组件协调运行。