MATLAB实现的SVM、PCA与KNN分类器对比分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成了SVM、KNN及结合PCA降维的分类模块，支持用户快速运行内置示例数据集，直观比较不同分类器的性能表现。

详 情 说 明

基于SVM、PCA与KNN的数据分类器对比分析程序

项目介绍

本项目开发了一个集成三种常用分类器（支持向量机SVM、K最近邻KNN和主成分分析PCA）的数据分类对比分析程序。程序提供了独立的分类模块和降维分析功能，能够快速评估不同算法在特定数据集上的性能表现。用户可以使用内置示例数据集进行快速测试，也可以导入自定义数据集进行分析，并获得详细的准确率报告和可视化结果。

功能特性

• 多算法集成：支持SVM、KNN两种分类器，以及PCA降维技术
• 灵活数据输入：内置Iris鸢尾花示例数据集，同时支持用户导入自定义CSV或Excel格式数据
• 全面结果输出：

- 控制台准确率报告（百分比形式） - 可视化图形（PCA降维散点图、2D决策边界图） - 可选的详细分类结果CSV文件（包含真实标签、预测标签及置信度）

• 直观对比分析：便于用户比较不同分类器在相同数据上的表现差异

使用方法

1. 运行程序：启动主程序文件，程序将自动加载内置示例数据集
2. 选择分类器：根据提示选择需要测试的分类算法（SVM、KNN或PCA+SVM/KNN）
3. 使用自定义数据：如需测试个人数据，按程序提示导入CSV或Excel文件（要求：首列为标签列，其余为数值特征）
4. 查看结果：程序运行后将显示分类准确率，并生成可视化图表
5. 保存结果：可选择将详细分类结果导出为CSV文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少2GB可用内存
• 支持常见图像格式输出

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、分类模型训练与评估、结果可视化生成以及报告输出等核心功能。它负责协调整个分类分析流程，包括用户交互界面管理、算法参数配置、性能指标计算和图形化结果显示，实现了从数据输入到分析结果输出的完整工作链路。