MATLAB实现高维空间正则化最优仿射判别分类系统

资 源 简 介

本项目基于ROAD方法开发MATLAB线性分类器，通过L1正则化处理高维特征选择问题，在保持计算效率的同时显著提升分类准确率，适用于基因表达数据与图像识别等场景。

详 情 说 明

高维空间正则化最优仿射判别分类系统

项目介绍

本项目实现了一种针对高维数据分类问题的稳健线性分类器——正则化最优仿射判别（ROAD）方法。系统通过引入L1正则化技术处理高维特征选择问题，在保持计算效率的同时显著提升分类准确率。该方法特别适用于基因表达数据分析、图像识别、文本分类等高维场景，能够有效解决特征维度远超样本数量的"维数灾难"问题。

功能特性

• 高维数据处理：专门优化处理特征维度远高于样本数量的数据场景
• 自动特征选择：通过L1正则化实现稀疏解，自动选择重要特征
• 参数自适应：支持正则化参数λ的自动计算与手动调节
• 全面评估指标：提供准确率、召回率、F1分数等多维度模型评估
• 特征重要性分析：输出按权重绝对值排序的特征重要性列表
• 计算效率优化：采用高效优化算法，确保在大规模数据上的运行性能

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：n×p维矩阵（n为样本数，p为特征数）
• 训练标签：n×1维分类标签向量（支持二分类和多分类）
• 测试数据：m×p维矩阵（m为测试样本数）
• 正则化参数λ：可选参数，默认系统自动计算最优值

输出结果

• 分类模型参数：包含权重向量、偏置项和使用的正则化参数
• 测试集预测结果：m×1维预测标签向量
• 模型评估指标：准确率、召回率、F1分数等性能指标
• 特征重要性排序：按权重绝对值降序排列的特征列表

基本调用示例

% 加载数据 load('training_data.mat'); % X_train load('training_labels.mat'); % y_train load('test_data.mat'); % X_test

% 训练模型并进行预测 model = road_train(X_train, y_train); predictions = road_predict(model, X_test); metrics = evaluate_model(y_test, predictions);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于大规模数据）
• 工具箱依赖：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了数据预处理、模型训练、预测评估等完整流程。该文件实现了数据加载与验证功能，确保输入数据格式符合要求；完成了正则化参数的自动计算与优化过程；执行了基于仿射判别分析的核心分类算法；提供了模型性能的全面评估与可视化输出；同时生成特征重要性分析报告，为后续特征工程提供指导。