基于稀疏表示分类算法的MATLAB多类样本识别系统

资 源 简 介

本项目实现基于稀疏表示理论的样本分类算法，通过构建稀疏线性表示模型，将测试样本表示为训练样本的稀疏线性组合。系统能够高效处理高维数据，利用稀疏性约束提升分类精度，适用于人脸识别、文本分类及医学图像分析等场景。

详 情 说 明

基于稀疏表示分类算法的多类样本识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于稀疏表示理论的样本分类算法系统。系统核心思想是通过构建稀疏线性表示模型，将测试样本表示为训练样本字典的稀疏线性组合，并利用重构误差最小化原则进行分类决策。该系统能够有效处理高维数据，通过稀疏性约束提高分类精度，适用于人脸识别、文本分类、医学图像分析等多种模式识别应用场景。

功能特性

• 完整的处理流程：包含数据预处理、字典构建、稀疏编码、分类决策等模块
• 高效的稀疏编码：采用正交匹配追踪(OMP)算法实现快速稀疏编码
• 鲁棒的分类机制：基于重构误差最小化的分类决策，提供置信度评估
• 参数可配置：支持稀疏度参数灵活调整，适应不同应用需求
• 多场景适用：支持多种数据类型和分类任务

使用方法

输入参数说明

1. 训练数据集：M×N维矩阵，M为特征维度，N为训练样本数量
2. 测试样本：M×1维向量，表示待分类的单个样本特征
3. 标签信息：1×N维向量，对应训练样本的类别标签
4. 稀疏度参数：控制稀疏表示的非零系数个数

输出结果

1. 分类结果：测试样本的预测类别标签
2. 稀疏系数：测试样本在训练字典上的稀疏表示向量
3. 重构误差：各类别对应的样本重构误差值
4. 置信度评分：分类决策的置信度指标

基本使用流程

% 加载训练数据和测试样本 train_data = ...; % M×N训练矩阵 test_sample = ...; % M×1测试样本 labels = ...; % 1×N标签向量 sparsity = 10; % 设置稀疏度参数

% 运行分类系统 [predicted_label, sparse_coef, reconstruction_error, confidence] = main(train_data, test_sample, labels, sparsity);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、优化工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据预处理与标准化、基于训练样本构建过完备字典、使用正交匹配追踪算法进行稀疏编码求解、计算各类别子字典对应的重构误差、基于最小重构误差原则进行分类决策，并输出预测标签及相关分析指标。