MATLAB机器学习算法比较与优化平台

资 源 简 介

本项目提供一个全面的机器学习算法评估框架，支持监督与无监督学习的快速实现、参数调优和性能对比。用户可完成数据预处理、模型训练与验证，并自动生成可视化比较报告，提升算法开发效率。

详 情 说 明

MATLAB机器学习算法比较与优化平台

项目介绍

本项目是一个综合性的机器学习算法评估与比较框架，支持多种监督学习和无监督学习技术的快速实现与性能对比。平台集成了数据预处理、算法参数调优、模型训练与验证等完整流程，能够自动生成可视化比较报告，并根据数据集特性推荐最优算法方案，帮助用户高效选择最适合的机器学习方法。

功能特性

• 多算法支持：集成K均值聚类、神经网络建模、决策树集成学习等经典机器学习算法
• 自动化流程：支持数据自动预处理（标准化、缺失值处理）、参数调优、模型训练与验证
• 智能推荐：基于数据集特征自动推荐最优算法方案
• 全面评估：提供准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标对比
• 丰富可视化：生成聚类分布图、分类边界图、学习曲线等直观结果
• 灵活输出：支持预测结果导出和模型文件保存，便于后续部署应用

使用方法

1. 数据准备：准备CSV、Excel或MAT格式的结构化数据文件
2. 参数配置：根据需要调整算法参数和评估指标设置
3. 运行分析：执行主程序开始算法比较与优化流程
4. 结果查看：查看生成的性能报告和可视化结果
5. 模型应用：保存最优模型用于预测任务或部署应用

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（神经网络功能需要）
• 至少8GB内存（建议16GB以上处理大型数据集）

文件说明

主程序文件实现了平台的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理模块的调用、多种机器学习算法的初始化与执行、模型性能评估与比较分析、可视化结果的生成与展示，以及最终报告和模型文件的输出功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块有序运行，确保从数据输入到结果输出的完整流程自动化执行。