基于最大似然估计的MATLAB分类系统

资 源 简 介

此MATLAB项目实现了基于最大似然估计的监督分类算法，支持从训练数据中拟合各类别概率分布参数，并对新样本进行快速分类。代码简洁高效，适用于多维数据的模式识别任务。

详 情 说 明

基于最大似然估计的多维数据分类系统

项目介绍

本项目实现了基于最大似然估计原理的监督分类算法。系统通过多维正态分布对各类别数据进行概率建模，结合贝叶斯决策理论构建分类器，能够有效处理多维特征数据的分类任务。该系统包含完整的训练、预测和评估流程，并提供直观的可视化分析工具。

功能特性

• 参数估计：基于训练样本自动计算各类别的均值向量和协方差矩阵
• 概率建模：采用多维正态分布假设，支持不同协方差矩阵结构处理
• 分类决策：利用最大似然准则进行类别预测，输出后验概率分布
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 结果可视化：支持分类边界、样本分布和混淆矩阵的可视化展示

使用方法

数据准备

训练数据和测试数据应为MATLAB格式的矩阵文件，其中：

• 训练数据：n×m矩阵，最后一列为类别标签
• 测试数据：k×m矩阵，特征维度与训练数据一致

参数配置

可通过可选参数调整模型行为：

• prior_prob：设置各类别的先验概率（默认为均匀分布）
• convergence_thresh：收敛阈值（用于迭代算法）
• max_iterations：最大迭代次数限制

执行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 配置模型参数（可选）
3. 执行训练过程，获得类别分布参数
4. 进行预测并获得分类结果
5. 生成性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 支持二维或三维数据的可视化功能

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了系统的完整数据处理流程。该文件首先完成数据的载入与预处理，随后调用核心算法进行模型训练，通过最大似然估计方法计算出各类别的概率分布参数。在预测阶段，实现对测试样本的类别推断，并计算相应的后验概率。最后，该文件还负责生成分类性能的量化评估报告，以及绘制包括决策边界和混淆矩阵在内的多种可视化分析图表。