MATLAB机器学习分类器集成工具包（MLClassifierToolkit）发布

资 源 简 介

MLClassifierToolkit提供统一接口，集成KNN、K均值聚类、SVM及神经网络等多种分类算法，简化机器学习流程，标准化数据处理，提升开发和实验效率。

详 情 说 明

MATLAB机器学习分类器集成工具包（MLClassifierToolkit）

项目介绍

MLClassifierToolkit 是一个功能全面的MATLAB机器学习分类算法集成工具包，旨在为用户提供统一、标准化的分类建模解决方案。本工具包整合了多种经典机器学习算法，涵盖从数据预处理到模型评估的完整工作流，特别设计了直观的可视化界面帮助用户分析分类结果。

功能特性

• 算法集成：支持K近邻(KNN)、K均值聚类(KMEAN)、支持向量机(SVM)以及基于NETLAB的神经网络等多种分类器
• 标准化流程：提供统一的数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估接口
• 灵活输入：兼容MATLAB表格和矩阵格式数据，支持数值型和类别型特征处理
• 全面输出：生成训练模型、预测结果、性能指标、可视化图表和详细模型报告
• 可视化分析：包含分类边界可视化、混淆矩阵热力图等图形化分析工具

使用方法

数据准备

% 加载训练数据（支持table格式或矩阵格式） trainData = readtable('training_data.csv'); testData = readtable('test_data.csv'); labels = trainData.Label; % 监督学习需要的真实标签

参数配置

% 通过结构体设置分类器参数 params.knn.k = 5; params.svm.kernel = 'rbf'; params.neuralnet.hiddenLayers = [10, 5];

模型训练与评估

% 调用主函数进行模型训练和预测 [model, predictions, metrics] = MLClassifierToolkit(trainData, testData, labels, params);

结果可视化

% 生成分类结果可视化图表 generateClassificationReport(model, predictions, metrics);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，部分功能需要）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，可视化功能需要）

文件说明

主程序文件实现了工具包的核心功能集成，包括数据加载与标准化处理、多种分类算法的统一接口调用、模型训练过程的自动化管理、交叉验证与性能评估的标准流程执行，以及分类结果的可视化图表生成。该文件作为工具包的主要入口点，协调各功能模块的协同工作，确保整个机器学习流程的顺畅运行。