基于Fisher线性判别与Bayes分类器的MATLAB性别模式识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了Fisher线性判别和Bayes分类器，通过人体特征数据自动识别性别。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练与分类预测模块，适用于模式识别教学与研究。

详 情 说 明

基于Fisher线性判别与Bayes分类器的性别模式识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的性别模式识别系统，采用两种经典模式识别分类器（Fisher线性判别分析与贝叶斯分类器）对人体生理特征数据进行自动分类。系统通过数据预处理、特征分析、模型训练和分类预测的完整流程，实现对男女性别的准确识别，并提供全面的性能评估和可视化分析。

功能特性

• 双分类器架构：同时实现Fisher线性判别和贝叶斯分类器，支持对比分析
• 完整处理流程：包含数据预处理、特征标准化、模型训练、预测评估全流程
• 多维特征支持：支持身高、体重、肩宽等多维生理特征输入
• 性能量化评估：提供准确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 可视化分析：生成特征分布图、决策边界图、ROC曲线等直观展示
• 参数可解释性：输出Fisher投影向量、贝叶斯概率参数等关键模型参数

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵）和对应性别标签（男性为1，女性为0）
2. 模型训练：运行主程序，系统将自动进行数据预处理和模型训练
3. 分类预测：输入测试数据集，获取性别分类预测结果
4. 结果分析：查看性能评估报告和可视化图表，分析模型表现

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了数据加载与预处理、特征标准化处理、Fisher线性判别模型训练与投影变换、贝叶斯分类器参数估计与概率建模、双分类器预测与结果对比、多维度性能指标计算评估，以及特征分布、决策边界和ROC曲线等多种可视化分析功能。