基于多种分类方法的MATLAB模式识别系统设计与实现

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的模式识别系统，集成了平均样本法、平均距离法、最近邻法和K近邻法四种经典分类算法。系统支持样本特征提取与预处理，用户可输入待分类样本进行高效分类。基于MATLAB开发，适用于教育演示与实际应用。

详 情 说 明

基于多种分类方法的模式识别系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的模式识别系统，集成了四种经典的分类算法：平均样本法、平均距离法、最近邻法和K近邻法。系统能够对输入样本数据进行特征提取和预处理，应用多种分类方法进行分类操作，并提供详细的分类结果报告、性能评估和可视化展示，便于用户进行算法比较与结果分析。

功能特性

• 多算法集成：支持平均样本法、平均距离法、最近邻法、K近邻法四种经典分类算法
• 灵活参数配置：可自定义K近邻法的K值及距离度量方式（欧氏距离、曼哈顿距离等）
• 全面的结果分析：提供分类结果报告、准确率比较、混淆矩阵等性能指标
• 直观可视化：支持二维/三维散点图展示样本分布与分类边界
• 标准化接口：支持MATLAB矩阵和.csv格式数据输入

使用方法

数据准备

1. 训练数据集：包含已知类别标签的样本集，每行一个样本，每列一个特征，最后一列为类别标签
2. 测试样本集：待分类样本数据，格式与训练集相同（不含标签列）

参数设置

• 设置K近邻法的K值（默认值为3）
• 选择距离度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离等）

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、分类计算和结果输出。

结果获取

1. 查看控制台输出的分类结果报告和准确率分析
2. 查看生成的可视化图表文件
3. 分析性能评估指标（混淆矩阵、精确率、召回率等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与验证、特征标准化处理、四种分类算法的具体执行逻辑、分类结果的计算与汇总、性能评估指标的生成，以及分类结果的可视化展示。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保整个分类流程的顺利执行。