基于MATLAB的线性分类器设计与性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了感知机、最小二乘法和线性支持向量机三种线性分类器，涵盖模型训练、决策边界计算与二维可视化分析功能，适用于分类算法教学与性能对比研究。

详 情 说 明

基于感知机、最小二乘法与线性SVM的分类器设计与性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了三种经典线性分类器的设计、训练与可视化分析系统。系统核心包括感知机学习算法、最小二乘误差优化方法和线性支持向量机(SVM)算法，能够对二维特征数据进行分类建模，并通过多维度指标进行系统性性能评估与对比分析。

功能特性

• 多算法实现：完整实现感知机、最小二乘法和线性SVM三种分类算法
• 模型训练：支持超参数调节，自动训练得到最优分类模型
• 决策边界计算：精确计算并输出每种算法的线性决策面数学方程
• 可视化分析：在二维特征空间同步展示数据分布与三类决策边界
• 性能评估：综合计算准确率、精确率、召回率、F1分数等量化指标
• 对比报告：生成算法收敛性、分类效果和适用场景的详细分析报告

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，均为N×3矩阵格式：前两列为特征值，第三列为类别标签（建议使用±1二分类标签）

参数配置

设置算法超参数：

• 感知机：学习率、最大迭代次数
• 最小二乘法：正则化参数
• 线性SVM：正则化参数、收敛阈值

设置可视化参数：图形显示范围、颜色映射方案等

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据加载与预处理
2. 三种算法并行训练
3. 决策边界计算与可视化
4. 性能指标计算与对比分析
5. 结果报告生成与输出

结果获取

系统输出包括：

• 分类模型参数（权重向量和偏置项）
• 决策面数学表达式
• 性能指标对比表格
• 决策面可视化图形
• 综合分析报告文档

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存需求：至少4GB RAM（根据数据集大小调整）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与验证、三种分类算法的独立实现、模型训练流程控制、决策边界计算引擎、多维度性能评估体系、可视化绘图组件以及结果报告生成器。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到分析报告输出的完整处理流水线，确保各算法在相同条件下进行公平比较，并提供统一的参数配置接口。