MATLAB混合分类分析工具箱：一站式分类建模解决方案

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成数据预处理、模型训练、性能评估和可视化分析四大模块，支持主流分类算法与交叉验证。提供GUI界面和命令行两种操作模式，适用于二分类及多分类任务，助力用户快速完成分类分析全流程。

详 情 说 明

MATLAB混合分类分析工具箱

项目介绍

MATLAB混合分类分析工具箱（Hybrid Classification Analysis Toolbox for MATLAB）是一个功能全面的分类分析解决方案。该工具箱集成数据预处理、模型训练、性能评估和可视化分析四大核心模块，支持多种主流分类算法。通过提供交互式GUI界面和命令行两种操作模式，满足不同用户群体的使用需求，帮助研究人员快速实现从数据导入到结果输出的完整分类分析流程。

功能特性

• 多算法支持：集成SVM、决策树、KNN、神经网络等主流分类算法
• 灵活操作模式：提供直观的GUI界面和高效的命令行两种操作方式
• 完整分析流程：涵盖数据预处理、模型训练、交叉验证、超参数优化、性能评估全流程
• 丰富可视化：支持特征分布散点图、决策边界可视化、训练过程曲线、性能对比图等多种可视化结果
• 全面评估指标：提供混淆矩阵、精确度、召回率、F1-score等性能指标计算
• 格式兼容性强：支持.mat、.xlsx、.csv三种数据格式输入，支持JSON参数配置

使用方法

数据准备

准备特征矩阵（m×n维数值数据）和标签向量（m×1维分类标签），保存为.mat、.xlsx或.csv格式。

启动工具箱

运行主程序文件进入工具箱主界面，可选择GUI模式或命令行模式。

GUI模式操作

1. 通过界面按钮导入数据文件
2. 选择预处理方法和分类算法
3. 设置模型参数（支持参数配置文件导入）
4. 执行训练并查看结果
5. 导出模型和评估报告

命令行模式

调用相应函数实现批量处理，适合高级用户和自动化脚本需求。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本

必需工具箱： - Statistics and Machine Learning Toolbox - Neural Network Toolbox 推荐工具箱： - Parallel Computing Toolbox（加速计算） - Image Processing Toolbox（扩展功能）

文件说明

主程序文件作为整个工具箱的入口点和控制核心，实现了用户交互界面的初始化与事件响应管理，负责协调数据预处理、模型训练、结果评估等各个功能模块之间的工作流程，并提供图形化结果展示与导出功能的统一调度。