MATLAB分类与聚类算法工具箱：科研教学常用分类器集成

资 源 简 介

本工具箱集成了MATLAB环境下常用的分类与聚类算法，包括SVM、决策树和K-means等核心方法。代码结构清晰，注释详细，便于科研人员和学生进行机器学习算法的学习与实验验证，所有代码均已通过测试。

详 情 说 明

科研与教学常用分类器汇总 MATLAB 工具箱

项目介绍

本项目是一个集成 MATLAB 环境下常用分类与聚类算法的工具箱，旨在为科研工作者和大学生提供一个结构清晰、注释详尽、便于学习和实验验证的机器学习算法平台。工具箱集成了支持向量机（SVM）、决策树和 K-means 聚类三种核心算法，所有代码均通过测试验证，提供参数调节接口，便于用户进行算法性能对比与研究。

功能特性

• 算法集成：包含 SVM（支持多种核函数）、决策树（可调节树深度等参数）和 K-means 聚类算法。
• 代码质量：代码结构清晰，注释详尽，适合教学演示与科研实验。
• 灵活参数调节：提供算法关键参数配置接口，方便用户自定义实验设置。
• 结果输出全面：输出训练好的模型、预测结果、模型评估指标（如准确率、混淆矩阵）及可视化结果（决策边界、树结构、聚类分布等）。
• 即开即用：所有代码经过验证，可直接运行使用。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 特征矩阵：M×N 数值矩阵（M 为样本数，N 为特征维度）。 - 标签向量（仅监督学习）：M×1 分类标签向量。 - 参数配置：通过函数参数指定核函数类型、树深度、聚类数目等。

1. 调用算法函数：

- 根据需求选择对应的算法函数（如 svm_classifier, decision_tree, kmeans_clustering）并传入数据及参数。

1. 获取输出结果：

- 训练好的模型对象。 - 预测分类结果向量。 - 模型评估指标（准确率、混淆矩阵等）。 - 可视化结果（决策边界图、树结构图、聚类分布图）。

1. 示例代码（以 SVM 为例）：

``matlab % 加载数据 load('sample_data.mat'); % 包含 features 和 labels % 配置参数 kernel_type = 'rbf'; C = 1.0; % 训练与预测 model = svm_classifier(features, labels, 'Kernel', kernel_type, 'BoxConstraint', C); predictions = model.predict(features_test); accuracy = sum(predictions == labels_test) / numel(labels_test); disp(['准确率: ', num2str(accuracy)]);

系统要求

• MATLAB 版本：R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于 SVM 和决策树）、可选 Image Processing Toolbox（部分可视化功能）。
• 内存与存储：建议至少 4GB 内存，100MB 可用磁盘空间。

文件说明

main.m` 文件作为项目的入口脚本，实现了算法演示与集成的核心功能，包括数据加载与预处理、三种分类与聚类算法的调用示例、模型训练与预测过程、结果评估指标的计算与显示，以及决策边界、树结构、聚类分布等可视化图形的生成，便于用户快速了解工具箱的整体能力和进行初步实验。