基于MATLAB的模式识别分类系统：集成四种经典算法

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的模式识别分类系统，集成四种经典分类算法：平均样本法、平均距离法、最近邻法和近邻法。系统能够有效处理分类问题，适用于教学演示和实际应用。提供清晰的代码和示例，方便用户理解和使用。

详 情 说 明

模式识别分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模式识别分类系统，集成了四种经典分类算法，提供数据预处理、算法参数设置、分类性能评估和可视化展示等完整功能。系统能够有效处理多维特征数据，并通过多种评估指标全面分析算法性能。

功能特性

核心算法

• 平均样本法：计算各类别样本均值作为代表点进行分类
• 平均距离法：基于样本到各类别平均距离的最小值进行分类
• 最近邻法：根据测试样本与训练样本的最短距离确定类别
• K近邻法：通过K个最近邻样本的多数投票决定类别

系统功能

• 支持欧氏距离和曼哈顿距离两种度量方式
• 灵活的参数设置（K值、距离度量方式等）
• 全面的性能评估（准确率、混淆矩阵等）
• 丰富的可视化展示（样本分布、决策边界、性能对比等）

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：N×M矩阵，N为样本数量，M为特征维度，包含类别标签
2. 测试数据集：P×M矩阵，P为测试样本数量，M为特征维度
3. 算法参数：K近邻法的K值（默认K=3），距离度量方式选择
4. 类别数量：整数，表示数据集中包含的类别总数

输出结果

• 测试样本的预测类别标签向量
• 各算法在测试集上的分类准确率百分比
• 详细的混淆矩阵展示分类错误分布
• 多种可视化图表：样本分布散点图、决策边界图、算法性能对比柱状图
• 各分类算法的计算时间统计

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理模块、四种分类算法的调用执行、性能评估指标计算以及结果可视化展示。该文件整合了完整的处理流程，从输入数据读取开始，依次执行数据标准化处理、多种分类算法并行运算、分类结果统计分析和图形化结果展示，最终生成详细的性能报告和可视化图表。