MATLAB实现基于Parzen窗法的性别身高/体重模式识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发了一个模式识别系统，通过Parzen窗法对性别身高/体重数据进行分类。功能包括数据预处理（读取FEMALE.TXT和MALE.TXT文件提取特征）、计算窗宽和体宽参数、以及测试数据（Test2.txt）的样本统计。适用于模式识别教学和小型数据处理场景。

详 情 说 明

基于Parzen窗法的性别身高/体重模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Parzen窗密度估计的模式识别系统，用于根据身高或体重数据对性别进行分类。系统采用非参数概率密度估计方法，通过高斯核函数建立男女性别的概率密度模型，并应用贝叶斯决策规则对测试样本进行分类判别。

功能特性

• 数据预处理：自动解析训练数据和测试数据文件，计算样本统计量和窗宽参数
• 密度估计：采用Parzen窗法分别估计男性和女性的概率密度函数，支持高斯核函数
• 分类决策：基于最大后验概率的贝叶斯分类器，输出性别预测结果
• 性能评估：计算分类错误率和准确率，提供分类性能定量分析
• 可视化支持：可生成概率密度函数曲线图，直观展示分布特征

使用方法

1. 准备数据文件：将女性训练数据保存为FAMALE.TXT，男性训练数据保存为MALE.TXT，测试数据保存为Test2.txt
2. 运行主程序：执行主函数启动分类系统
3. 查看结果：系统将输出密度估计参数、分类结果和性能指标
4. 分析可视化：可选生成概率密度函数图形化展示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 磁盘空间：至少10MB可用空间
• 内存需求：推荐4GB以上RAM

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含数据读取与参数计算功能、概率密度估计核心算法、基于贝叶斯决策的分类判别实现，以及分类性能评估与结果输出模块。该文件作为系统入口，协调各功能模块顺序执行，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路。