MATLAB实现的类别不平衡分类算法对比分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了三种类别不平衡分类算法：概率神经网络（PNN）、SMOTE过采样技术和BP-AdaBoost集成学习。系统支持数据预处理、模型训练与性能对比，适用于处理不平衡数据集，提升分类准确率。

详 情 说 明

基于PNN、SMOTE与BP-AdaBoost的类别不平衡分类算法实现与对比分析系统

项目介绍

本项目针对机器学习中常见的类别不平衡分类问题，实现了三种主流的解决方案。系统集成了概率神经网络（PNN）、合成少数类过采样技术（SMOTE）以及基于反向传播神经网络的AdaBoost集成学习算法，提供完整的数据预处理、模型训练、性能评估和可视化分析功能。通过对比不同算法在不平衡数据集上的表现，为实际应用场景中的算法选择提供科学参考。

功能特性

• 多算法集成：同时支持PNN、SMOTE+BP神经网络和BP-AdaBoost三种主流不平衡分类算法
• 完整工作流：从数据加载、预处理到模型训练、评估和可视化的全流程支持
• 全面评估体系：提供准确率、召回率、F1分数、AUC值等多维度性能指标
• 丰富可视化：包含混淆矩阵热力图、ROC曲线对比图、类别分布对比图等多种可视化结果
• 参数优化：内置模型参数自动优化功能，确保各算法达到最佳性能
• 预测服务：支持对新样本进行类别预测并输出概率分布结果

使用方法

数据准备

准备CSV或MAT格式的二维数值矩阵数据文件，要求：

• 每一行代表一个样本
• 每一列代表一个特征
• 最后一列为类别标签
• 数据集中至少包含两个类别
• 存在明显的类别分布不平衡现象（少数类样本占比低于20%）

运行步骤

1. 将数据文件放置在指定目录下
2. 配置相关参数（如数据路径、算法选择等）
3. 运行主程序启动分析流程
4. 查看生成的性能报告和可视化结果
5. 获取模型参数详情和预测结果文件

结果输出

系统将生成以下输出内容：

• 算法性能报告（评估指标表格）
• 分类结果可视化图表
• 模型参数详情及训练过程收敛曲线
• 新样本预测结果文件（MAT格式）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议安装Deep Learning Toolbox以获得最佳性能

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理大型数据集建议16GB以上）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间
• CPU：支持AVX指令集的多核处理器

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与验证、预处理流程控制、三种算法的训练与评估执行、多维度性能指标计算与对比、各类可视化结果的生成与导出，以及预测功能的统一接口管理。该文件作为整个系统的调度中心，协调各模块协同工作，确保分析流程的完整性和结果的一致性。