基于MATLAB的概率神经网络分类器实现方案

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB概率神经网络（PNN）实现，包含数据预处理、模型训练、分类预测和性能评估四大模块。系统能够高效完成概率密度估计和模式分类任务，适用于各类数据分类场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的概率神经网络分类器实现与分析系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）分类器的MATLAB实现方案。PNN是一种基于径向基函数和概率密度估计的前馈神经网络，特别适用于模式分类任务。系统实现了从数据预处理、模型训练到分类预测和性能评估的全流程，支持多类别分类问题，并提供直观的可视化分析界面，帮助用户理解分类结果和决策边界。

功能特性

• 完整的PNN算法实现：基于严格的概率密度估计理论，实现高效的PNN分类器
• 灵活的数据处理：支持数值型和字符型标签，提供数据标准化选项
• 全面的模型评估：计算准确率、精确率、召回率、F1分数等多种评估指标
• 丰富的可视化分析：

- 决策边界可视化（适用于二维特征数据） - 混淆矩阵热力图 - ROC曲线分析（适用于二分类问题）

• 模型优化功能：支持交叉验证方法自动优化平滑参数σ
• 用户友好界面：提供简洁的API接口和可视化结果展示

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：将训练数据和测试数据整理为MATLAB矩阵格式
2. 设置参数：指定平滑参数σ值、数据标准化选项、交叉验证折数等可选参数
3. 训练模型：调用训练函数构建PNN分类器
4. 预测分类：使用训练好的模型对测试数据进行分类
5. 评估性能：分析模型的分类性能和可视化结果

代码示例

% 加载数据 load('dataset.mat'); % 包含trainData, trainLabel, testData, testLabel

% 设置PNN参数 params.sigma = 0.1; % 平滑参数 params.normalize = true; % 数据标准化 params.cvFolds = 5; % 交叉验证折数

% 训练PNN模型 pnnModel = trainPNN(trainData, trainLabel, params);

% 进行预测 [predictions, probabilities] = predictPNN(pnnModel, testData);

% 评估模型性能 performance = evaluateModel(predictions, testLabel, probabilities);

% 可视化结果 visualizeResults(pnnModel, testData, testLabel, predictions, probabilities);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Deep Learning Toolbox（用于扩展功能）
• 内存要求：至少4GB RAM（大数据集需要更多内存）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，负责整合数据预处理、模型训练、预测分析和结果可视化等模块。它提供了用户接口的入口点，能够根据输入参数调用相应的处理函数，完成从数据加载到结果输出的全流程控制，并生成综合性的性能报告和可视化图表展示分类效果。