MATLAB实现基于Parzen窗法的性别识别与错误率统计系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用Parzen窗法进行概率密度估计，自动处理身高/体重数据，通过最优窗宽计算与模式识别实现性别分类，支持错误率统计与性能评估。

详 情 说 明

基于Parzen窗法的性别身高/体重模式识别与错误率统计系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的非参数模式识别系统，采用Parzen窗法进行概率密度估计，能够根据身高和体重数据对性别进行分类判别。系统包含数据读取、参数计算、密度估计、分类决策和性能评估等完整流程，并提供可视化分析结果。

功能特性

• 自动数据预处理：支持男性和女性训练数据文件的读取与解析
• 智能参数优化：自动计算样本数量和最优窗宽参数
• 概率密度估计：基于Parzen窗法实现非参数概率密度函数估计
• 模式分类决策：对测试样本进行性别分类（男性/女性）
• 性能统计分析：计算分类准确率、错误率等关键指标
• 结果可视化：生成概率密度分布曲线和分类结果图表

使用方法

1. 准备数据文件：确保FAMALE.TXT、MALE.TXT和Test2.txt位于正确路径
2. 运行主程序：系统将自动执行完整处理流程
3. 查看结果：程序输出包含样本统计、分类结果和错误率报告
4. 分析图表：系统自动显示概率密度分布和分类可视化结果

窗宽参数可由程序自动计算得出，也支持手动设定以满足特定分析需求。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的统计和绘图工具箱
• 文本数据文件需符合标准格式要求

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理逻辑，包括数据读取与解析功能、样本统计参数自动计算能力、Parzen窗概率密度估计实现、测试样本分类决策流程、分类错误率统计与分析模块以及结果可视化展示功能。该文件整合了完整的模式识别流程，通过函数化设计确保各模块协调运作。