MATLAB实现的集成学习神经网络多类分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一种创新的集成神经网络模型，专用于多类别分类任务。通过结合OAA策略和互补分类器，该系统将多类问题分解为多个二分类子问题，实现了高效且准确的分类性能，尤其适用于复杂数据集。

详 情 说 明

基于集成学习的神经网络多类问题分类系统

项目介绍

本项目实现了一种新型神经网络集成模型，专门用于解决多类别分类问题。通过创新的多类别问题分解策略，将复杂的多类分类任务分解为多个高效的二类别分类问题，结合OAA（一对多）方式和补充多类分类器，构建了一个高性能的集成学习框架。该系统在保证分类精度的同时，显著降低了存储需求和计算复杂度，为大规模多类分类问题提供了有效的解决方案。

功能特性

• 高效的集成架构：采用OAA分解与补充分类器相结合的混合策略，优化模型性能
• 智能分类处理：自动识别多类别问题，自适应构建最优集成模型结构
• 卓越的性能表现：相比传统多类分类方法，具有更高的分类精度和更快的运算速度
• 全面的评估体系：提供准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 灵活的输入支持：兼容.mat和.csv格式数据集，便于与其他系统集成

使用方法

数据准备

准备输入数据文件，支持以下格式：

• MATLAB数据文件（.mat）：包含特征矩阵和标签向量
• 逗号分隔值文件（.csv）：第一行为特征列，最后一列为类别标签

模型训练

运行主程序启动训练过程，系统将自动：

1. 读取并预处理输入数据
2. 构建神经网络集成模型
3. 执行模型训练与优化
4. 保存训练好的集成模型

结果获取

训练完成后，系统将生成：

• 训练完成的集成分类模型（.mat格式）
• 详细的分类精度报告
• 预测结果向量文件
• 模型性能比较分析图表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 神经网络工具箱
• 统计和机器学习工具箱

硬件建议

• 内存：8GB以上（处理大规模数据集建议16GB）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、神经网络集成模型构建引擎、多类问题分解算法执行器、模型训练与优化控制器、性能评估与结果输出管理器。该文件协调各功能模块的工作流程，完成从数据输入到模型输出的全过程处理，确保集成学习框架的高效运行。