MATLAB特征值与特征向量模式识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于特征值/特征向量的模式识别系统，通过协方差矩阵分析完成特征降维，结合训练样本构建分类模型，可高效处理数据分类任务。系统包含特征提取、模型训练与识别三大核心模块，适用于多维数据分析。

详 情 说 明

基于特征值与特征向量的模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模式识别系统，通过特征值/特征向量提取技术实现数据降维，结合支持向量机分类器构建高精度识别模型。系统能够处理多维数据，在保持数据主要特征的同时显著降低计算复杂度，适用于各种模式分类和回归任务。

功能特性

• 特征降维处理：基于PCA算法提取数据主要特征成分
• 多分类支持：支持多种数据类型的分类识别任务
• 高精度识别：采用SVM分类器实现准确的模式分类
• 可视化分析：提供特征空间分布和分类边界可视化
• 参数可配置：支持特征维度选择和分类器参数灵活调整

使用方法

输入数据格式

• 训练数据：M×N维矩阵（M个样本，N个特征维度）
• 测试数据：P×N维矩阵（P个待识别样本）
• 标签数据：M×1维向量（训练数据对应的类别标签）
• 参数配置：特征维度选择参数、分类器超参数等

输出结果

• 降序排列的特征值向量
• 对应的特征向量变换矩阵
• 测试数据的预测类别标签
• 分类准确率评估指标
• 特征空间分布和分类边界可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据预处理、特征值分解计算、PCA降维变换、SVM分类模型训练与预测、结果评估分析以及可视化展示等完整功能模块。该文件通过模块化设计实现了从原始数据输入到最终分类结果输出的全自动处理链路。