MLOSS-PatternClassifyToolbox：MATLAB机器学习分类算法工具箱

资 源 简 介

基于MATLAB的综合分类算法软件包，整合经典与前沿机器学习方法。支持数据预处理、特征选择、模型训练与评估全流程，提供简洁API调用，适用于学术与工业数据分析场景。

详 情 说 明

MLOSS-PatternClassifyToolbox 项目介绍

项目概述

MLOSS-PatternClassifyToolbox 是一个基于MATLAB环境开发的综合分类算法软件包，整合了多种经典与前沿的机器学习分类方法。该工具包支持数据预处理、特征选择、模型训练与评估等完整流程，用户可通过简洁的API调用各类分类器。特别适用于学术研究、工业数据分析及教育演示等场景，并在计算效率与内存管理方面进行了专门优化，能够有效处理中等至大规模数据集。

功能特性

• 多分类器集成：支持SVM、决策树、k-近邻、随机森林等主流分类算法
• 自动化流程：内置交叉验证与超参数自动优化功能，提升模型性能
• 特征工程：集成PCA、LDA等多种特征降维与选择算法
• 完整评估体系：提供准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等全面评估指标
• 丰富可视化：生成决策边界图、ROC曲线、特征重要性排序等直观图表
• 高效性能：针对MATLAB环境优化，具备优秀的内存管理和计算效率

使用方法

数据输入

• 支持矩阵格式的数值型数据（.csv、.mat文件或MATLAB数组）
• 每行表示一个样本，每列表示一个特征
• 接受整数或字符数组形式的分类标签
• 可配置分类器类型、交叉验证折数、迭代次数等参数

输出结果

• 训练完成的分类模型对象（可保存为.mat文件）
• 模型性能评估报告（包含多项评估指标）
• 可视化分析图表
• 新数据的分类预测结果及概率分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据集时建议16GB+）
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

项目的核心入口文件实现了完整的分类分析流程，主要包括数据加载与预处理、特征工程处理、多种分类算法的训练与优化、模型性能的全面评估以及结果可视化功能。该文件整合了工具箱的所有关键模块，用户可通过简单配置即可执行从数据输入到结果输出的全过程分析，并支持自定义参数设置以满足特定研究需求。