MATLAB实现的HK分类算法多模式训练与分类系统

资 源 简 介

本项目基于HK（Ho-Kashyap）分类算法，开发了一个高效的模式识别系统。系统支持加载预存训练模式（w1、w3）构建分类器，并对未知模式（w2、w4）进行自动分类预测，适用于多模式数据处理场景。

详 情 说 明

基于HK分类算法的多模式训练与分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于HK（Ho-Kashyap）分类算法的模式识别系统。系统能够加载预存的训练模式（w1、w3）和待分类模式（w2、w4），利用训练数据构建HK分类器模型，并对未知模式进行自动分类预测。系统提供完整的分类流程，包括数据预处理、模型训练、分类预测、结果可视化以及性能评估，为模式识别研究提供可靠的算法实现和分析工具。

功能特性

• HK分类算法核心：实现线性可分模式的高效分类，具有快速收敛和稳定解的特性
• 多模式数据处理：支持训练模式（w1、w3）和待分类模式（w2、w4）的灵活加载与处理
• 可视化分析：提供二维特征空间中的决策边界图示，直观展示分类效果
• 性能量化评估：输出分类准确率报告和置信度评分，支持模型性能的客观评价
• 端到端解决方案：从数据加载到结果输出的完整工作流程，用户无需额外配置

使用方法

1. 数据准备：确保Patterns.mat文件位于项目目录下，文件应包含w1、w2、w3、w4四个结构体字段
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

- 加载训练模式（w1、w3）和待分类模式（w2、w4） - 使用HK算法训练分类器模型 - 对w2、w4模式进行分类预测 - 生成决策边界可视化图形 - 输出分类准确率和置信度评估报告

1. 结果查看：在命令行窗口查看分类结果，在图形窗口查看可视化效果

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱依赖，基础MATLAB环境即可运行
• 内存要求：建议至少4GB可用内存，具体取决于数据规模
• 显示支持：需要图形显示功能以支持可视化输出

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与验证、HK分类器模型的训练与优化、未知模式的分类预测、分类结果的图形化展示以及模型性能的定量评估。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程，确保用户通过单一接口即可获得全面的分类分析结果。