基于最小欧式距离的MATLAB模式识别分类系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现基于最小欧式距离的模式识别分类方法，通过计算待分类样本与各类别训练特征的欧式距离，选择最近邻类别输出结果。算法简洁高效，适用于需要高透明度的分类场景，便于教学和基础研究应用。

详 情 说 明

基于最小欧式距离的模式识别分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最小欧氏距离的模式识别分类方法。系统通过计算待分类样本与各类别训练样本特征之间的欧氏距离，选择距离最小的类别作为分类结果。该方法具有算法透明、计算高效的特点，适用于对分类过程可解释性要求较高的应用场景。

功能特性

• 核心分类算法：基于最小欧氏距离的最近邻分类决策
• 特征预处理：支持特征向量标准化处理，提高分类精度
• 多距离度量：可选欧氏距离、标准化欧氏距离等计算方式
• 多维度输出：提供分类结果、距离矩阵、置信度评分等完整输出
• 结果可视化：支持二维/三维特征空间中的分类边界可视化展示

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：N×M矩阵（N为样本数，M为特征维度），包含特征向量和类别标签
2. 待分类数据：P×M矩阵（P为待分类样本数），包含特征向量
3. 可选参数：距离计算方式（默认使用欧氏距离）

输出结果

• 分类结果向量（P×1）
• 距离矩阵（每个样本与各类别的距离）
• 分类置信度评分（基于距离比值计算）
• 可视化图形（适用于低维特征的可视化分析）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（用于标准化处理）
• 图像处理工具箱（用于结果可视化）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读入与预处理、距离计算算法的执行、分类决策的逻辑判断、置信度评估的计算流程以及分类结果的可视化输出生成。该文件整合了完整的分类流程，为用户提供一站式的模式识别解决方案。