MATLAB实现的概率神经网络(PNN)分类器项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发概率神经网络(PNN)分类器，实现数据预处理、网络构建、模型训练和分类预测全流程。支持平滑因子等参数自定义，提供高精度分类结果评估，适用于各类数据分类任务。

详 情 说 明

基于概率神经网络（PNN）的分类器设计与实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了一个基于概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）的高效分类器。PNN是一种基于贝叶斯决策理论与Parzen窗概率密度估计的前馈神经网络，特别适用于模式识别和数据分析任务。项目完整实现了从数据预处理、网络构建、模型训练到分类预测的全流程，支持用户关键参数自定义，并提供直观的准确率评估与结果可视化。

功能特性

• 数据预处理：支持加载.mat或.csv格式的训练与测试数据集，并进行必要的归一化处理。
• PNN网络构建：基于向量距离计算与高斯核函数，动态构建概率神经网络结构。
• 模型训练与预测：利用训练数据快速完成网络参数（如平滑因子）学习，并对新样本进行分类预测。
• 性能评估：自动计算并输出分类准确率（百分比形式）。
• 结果可视化：生成混淆矩阵等图表，直观展示分类效果。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（特征向量与类别标签）和测试数据（特征向量）分别存放于指定格式的文件中。
2. 参数设置：在代码中根据需要调整平滑因子等参数，以优化模型性能。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、模型训练、预测及结果评估。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行输出分类准确率，并显示分类结果的可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，包括数据读取与预处理模块、概率神经网络模型的初始化与训练过程、基于训练好的模型对测试数据进行分类预测的逻辑、分类准确率的计算例程，以及生成混淆矩阵用于结果可视化的代码。