基于MATLAB的HK分类算法模式识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB平台实现高效的HK分类算法，能够对训练模式与待分类模式进行精确分类。系统通过主函数调用HK算法，自动加载Patterns.mat中的训练数据，并对未知样本进行智能分类识别。

详 情 说 明

基于HK分类算法的模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于HK分类算法的高效模式识别系统。系统能够对训练模式和待分类模式进行精确分类，通过主函数调用HK分类算法，自动加载Patterns.mat中的训练数据，对未知样本进行分类，并输出详细的分类结果及置信度。该系统适用于模式识别和数据分类领域的研究与应用。

功能特性

• 高效分类：采用HK分类算法，确保分类过程的准确性和效率。
• 自动数据解析：自动解析输入的.mat文件，提取训练模式与待分类模式。
• 结果可读性强：输出包含每个待分类模式的类别判断及对应的置信度信息。
• 模块化设计：代码结构清晰，便于后续功能扩展和维护。

使用方法

1. 准备数据：确保Patterns.mat文件位于项目根目录下，其中应包含w1、w2、w3、w4四个类别模式（w1与w3为训练模式，w2与w4为待分类模式）。
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动加载数据并进行分类。
3. 查看结果：分类完成后，系统将在控制台输出分类结果，包括每个待分类样本的类别和置信度。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / macOS 10.14 或更高版本
• MATLAB：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB的机器学习及数据处理工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的入口点，负责协调整个分类流程。其核心功能包括：初始化系统环境、载入并解析.mat数据文件、调用HK分类算法进行模型训练与分类预测、计算并输出每个待分类样本的类别归属及其置信度、确保分类过程的正确执行与结果的可视化展示。

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