MATLAB实现的线性分类器与BP神经网络分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建线性分类器和BP神经网络，分别对Iris数据集与异或问题进行数据预处理、特征可视化和分类任务，并通过准确率评估模型性能，适用于模式识别与分类算法研究。

详 情 说 明

基于线性分类器与BP神经网络的分类分析系统

项目介绍

本项目是一个机器学习分类实验系统，旨在对比线性分类器与BP神经网络在经典Iris数据集和异或问题上的分类性能。系统实现了从数据预处理、模型训练到结果可视化的完整流程，并自动生成详细的实验分析报告。

功能特性

• 数据预处理: 支持Iris数据集的标准化处理和异或数据集的生成
• 特征可视化: 提供数据分布散点图、特征相关性分析等可视化功能
• 线性分类器: 实现感知机或逻辑回归算法，用于Iris数据分类
• BP神经网络: 设计灵活的可配置神经网络，支持Iris和异或问题分类
• 性能评估: 综合使用准确率、混淆矩阵等指标进行模型评价
• 结果可视化: 生成分类边界图、训练曲线、混淆矩阵热力图等分析图表
• 自动报告: 一键生成包含实验方法、结果分析和结论的PDF报告

使用方法

1. 运行主程序: 直接执行主脚本启动系统
2. 参数配置: 根据需要调整神经网络结构参数（隐藏层节点数、学习率等）
3. 实验选择: 系统将依次执行Iris数据集分类和异或问题实验
4. 结果查看: 查看生成的可视化图表和性能指标数值
5. 报告生成: 实验结束后自动生成结构化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持PDF生成的输出环境

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、线性分类器构建与训练、神经网络设计与优化、多维度结果可视化以及实验报告自动生成等核心功能。通过模块化设计实现了完整的分类分析流程，用户可通过修改配置参数灵活调整实验设置。