MATLAB模式识别系统：集成贝叶斯分类器、Fisher判别与聚类算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一个多算法融合的模式识别系统，涵盖贝叶斯分类器、Fisher线性判别、PCA/LDA特征降维及K-means聚类，提供从数据预处理到分类决策的完整流程，适用于教学演示与算法对比研究。

详 情 说 明

模式识别系统：基于多种经典算法的设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的模式识别系统，集成了贝叶斯分类器、Fisher线性判别、PCA、LDA、K-means聚类和Parzen窗密度估计等多种经典机器学习算法。系统提供了从数据预处理、特征提取、模型训练到结果评估的全流程解决方案，支持生成多种可视化分析报告，适用于教学演示和算法对比研究。

功能特性

• 多算法集成：包含贝叶斯分类器、Fisher判别、PCA、LDA、K-means聚类和Parzen窗等六种经典算法
• 完整流程支持：支持数据加载、预处理、特征提取、模型训练与评估全流程
• 丰富可视化：提供特征分布、聚类结果、决策边界、概率密度等多种可视化图表
• 灵活配置：通过配置文件自定义算法参数和数据预处理方式
• 全面评估：输出准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度性能指标

使用方法

1. 准备数据文件：将训练集和测试集保存为.mat或.csv格式文件
2. 配置参数：在配置文件中设置算法参数和预处理选项
3. 运行系统：执行主程序开始训练和测试流程
4. 查看结果：系统自动生成分类报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，负责协调整个模式识别流程的运作。其主要功能包括：初始化系统环境与参数配置，加载和预处理输入数据；调度六大核心算法模块的执行顺序，管理训练与测试过程；收集各算法的输出结果并进行性能比较分析；生成完整的评估报告和多种可视化图表，提供直观的结果展示。该文件实现了算法集成、流程控制和结果输出的统一管理。