MATLAB数据分析与分类决策辅助学习系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，开发了一套数据分析与分类决策辅助学习系统。系统能够自动识别数据类型并处理缺失值与异常值，支持标准化或归一化预处理。同时提供相关性分析、PCA、聚类分析等功能，通过散点图等可视化方式展示数据间关系，为学习决策提供支持。

详 情 说 明

MATLAB数据分析与分类决策辅助学习系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数据分析与分类决策辅助学习系统，旨在为用户提供一站式的数据挖掘和机器学习解决方案。系统集成了数据预处理、关系分析、分类决策和交互学习四大核心模块，支持从原始数据清洗到模型部署的全流程分析。通过直观的可视化界面和详细的算法解释，帮助用户快速掌握数据分析方法并提升决策能力。

功能特性

• 数据预处理：自动识别数据类型，处理缺失值与异常值，提供标准化或归一化等特征工程方法。
• 关系分析：内置相关性分析、主成分分析（PCA）和聚类分析，支持生成散点图、热力图等多种可视化图表。
• 分类决策：集成决策树、支持向量机（SVM）、K近邻等经典分类算法，提供模型训练、交叉验证及性能评估（准确率、召回率、混淆矩阵、ROC曲线等）。
• 交互学习模块：包含丰富的教程和案例，逐步引导用户完成数据分析任务，并简要解释算法原理。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将加载默认示例数据集或引导用户导入自定义数据。
2. 数据导入：支持CSV、Excel、MAT等格式的表格数据，可包含数值型、类别型特征及可选标签列。
3. 预处理配置：根据数据类型自动推荐预处理策略，用户可调整参数或手动设置缺失值处理方式。
4. 分析与建模：依次进行关系分析（如PCA降维）和分类模型训练，系统实时显示图表和评估结果。
5. 结果导出：保存清洗后的数据表、分析图表及模型参数，支持预测结果导出为常见格式。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.14+ 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• MATLAB版本：R2020a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox、MATLAB GUI（无需额外依赖）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据导入与预处理、关系分析与可视化、分类模型训练与评估、以及交互式学习界面的启动与调度。具体实现了用户输入的解析、算法参数的配置、多模块间的数据流转控制，并确保分析结果的可视化展示及导出功能的正常运行。