基于MATLAB的最小距离分类器设计与实现

资 源 简 介

本项目提供了一个高效的最小距离分类器，支持多类别分类任务。通过计算待分类样本与各类别均值向量的欧氏距离，实现快速分类。包含完整的训练和预测流程，可直接在MATLAB环境中调用。

详 情 说 明

基于MATLAB的最小距离分类器设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个高效的最小距离分类器，可在MATLAB环境中直接调用。分类器基于样本与各类别均值向量之间的欧氏距离计算，将待分类样本分配到距离最近的类别。该系统支持多类别分类任务，提供完整的训练和预测流程，并包含可视化功能以展示分类结果和决策边界。

功能特性

• 高效分类算法：采用均值向量计算和欧氏距离度量，实现快速准确的样本分类
• 多类别支持：能够处理任意数量的类别分类任务
• 灵活输入输出：支持多种数据格式输入，提供预测标签、准确率、距离矩阵等丰富输出
• 可视化展示：生成分类结果散点图（支持2D/3D特征）和决策边界示意图
• 参数可配置：允许用户自定义距离度量方式和类别数量等参数

使用方法

基本调用流程

1. 准备数据：

- 训练数据：N×D维矩阵（N为样本数，D为特征维度） - 训练标签：N×1维向量（对应每个样本的类别标签） - 测试数据：M×D维矩阵（M为待分类样本数）

1. 运行分类器：

``matlab % 调用最小距离分类器 [预测标签, 分类准确率, 距离矩阵] = main(训练数据, 训练标签, 测试数据);

1. 可选参数设置：

``matlab % 指定距离度量方式和类别数量 [预测标签, 准确率] = main(训练数据, 训练标签, 测试数据, '距离度量', '欧氏距离', '类别数', 3);

输出结果

• 预测标签：M×1维向量，包含每个测试样本的预测类别
• 分类准确率：数值型标量，显示整体分类正确率
• 距离矩阵：M×K维矩阵（K为类别数），显示每个样本到各类别的距离
• 可视化图形：自动生成分类结果散点图和决策边界示意图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（根据数据规模可调整）
• 显示支持：支持图形显示功能以生成可视化结果

文件说明

主程序文件整合了分类器的核心功能，包括数据预处理、均值向量计算、距离度量、分类决策、性能评估和结果可视化等完整流程。该文件实现了训练阶段的类别统计特征提取，以及预测阶段的距离比较与类别分配机制，同时提供决策边界绘制和分类效果展示能力。