基于改进KNN算法的MATLAB模式识别仿真系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了改进的K近邻分类器，通过距离加权和特征权重优化提升分类精度。系统集成数据预处理、特征提取、模型训练与GUI交互，适用于模式识别仿真与算法验证。

详 情 说 明

基于改进K近邻算法的模式识别仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个改进的K近邻（KNN）分类器，通过引入距离加权和特征权重优化技术，显著提升了传统KNN算法的分类性能。系统提供了完整的模式识别流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和分类预测。用户可通过直观的GUI界面选择不同数据集，调整算法参数并可视化分类结果，特别适合模式识别领域的初学者学习和实践。

功能特性

• 改进的KNN算法：在传统KNN基础上集成距离加权机制和特征选择优化
• 完整的模式识别流程：支持数据预处理、特征提取、模型训练、分类预测全流程
• 灵活的输入支持：兼容MAT格式训练数据集、单样本测试和批量测试
• 多参数配置：可调节K值、距离度量方式（欧式/曼哈顿距离）、权重类型等参数
• 丰富的输出结果：提供预测标签、置信度分数、准确率、召回率、F1-score等评估指标
• 可视化分析：生成决策边界图、混淆矩阵、特征空间分布图等多种可视化结果
• 模型持久化：支持训练好的分类器参数和配置信息的保存与加载

使用方法

1. 数据准备：准备MAT格式的训练数据集，包含特征矩阵（N×M）和标签向量（N×1）
2. 系统启动：运行主程序文件进入图形用户界面
3. 参数设置：通过GUI界面选择数据集，设置K值、距离度量方式、权重类型等参数
4. 模型训练：点击训练按钮，系统将自动完成数据预处理和模型训练
5. 分类预测：输入测试数据（单样本或批量）进行预测
6. 结果分析：查看分类结果、性能指标和可视化图表，可保存模型供后续使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括图形用户界面的构建与事件处理、算法参数的接收与验证、数据文件的加载与预处理、改进K近邻分类器的训练与预测执行、各类可视化结果的生成与展示，以及模型文件的保存与导出管理。该文件作为整个系统的控制中心，协调各功能模块有序工作，确保模式识别流程的完整执行。