MATLAB实现的LVQ神经网络模式分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用学习向量量化（LVQ）神经网络实现高效模式分类。支持自定义网络结构与训练参数，集成数据预处理、训练验证及测试流程，并提供分类边界、误差曲线等可视化分析功能。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）神经网络的模式分类系统。LVQ是一种高效的监督学习算法，特别适用于模式分类任务。系统提供了从数据预处理、网络训练到性能评估的完整流程，支持多维数据的分类应用，如医学诊断、图像识别等领域。通过可视化界面，用户可以直观地观察分类边界、训练误差曲线和混淆矩阵，便于模型性能的分析与优化。

功能特性

• 核心算法：实现标准LVQ网络训练算法，包含竞争层权重更新策略与动态学习率调整机制。
• 灵活配置：支持用户自定义网络结构（如竞争层神经元数量）、训练参数（学习率、迭代次数）及数据预处理方式。
• 数据兼容：支持导入.txt、.csv、.mat格式的训练数据集（N×M数值矩阵）和类别标签（N×1向量，支持数值或字符型）。
• 结果输出：

- 训练后的LVQ模型（.mat格式，含权重矩阵、类别映射）。 - 测试集分类准确率文本报告及混淆矩阵可视化。 - 决策边界二维投影图（支持特征降维展示）。 - 训练误差变化曲线图，实时反映模型收敛情况。

• 用户交互：提供图形化界面（GUI），简化参数设置与结果查看流程。

使用方法

1. 数据准备：将训练数据（特征矩阵）和标签向量按指定格式保存为文件。
2. 参数设置：通过GUI界面或配置文件输入竞争层神经元数量、初始学习率、训练迭代次数等参数。
3. 模型训练：运行系统，加载数据并启动LVQ网络训练。训练过程中可实时观察误差曲线。
4. 模型验证：使用验证集评估模型性能，调整参数以优化分类效果。
5. 结果导出：保存训练好的模型，生成测试集分类报告及可视化图表（混淆矩阵、决策边界等）。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS。
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本。
• 依赖工具包：需安装MATLAB基础工具包（如Statistics and Machine Learning Toolbox用于数据处理）。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括：图形用户界面的初始化与事件响应、训练数据的读取与预处理、LVQ神经网络模型的构建与参数配置、基于竞争层权重更新算法的模型训练过程、学习率的动态调整控制、训练误差的实时计算与收敛曲线绘制、测试集分类准确率的计算与混淆矩阵生成、分类决策边界的二维可视化投影，以及训练结果与模型的导出保存。