基于线性判别分析的高精度分类识别系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于线性判别分析的多类数据分类识别系统。通过计算类内与类间散度矩阵，系统能够寻找到最优投影方向，有效提升分类精度。适用于模式识别、数据分析等多种应用场景，操作简便且性能高效。

详 情 说 明

基于线性判别分析的高精度分类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于线性判别分析（LDA）算法的高精度多类数据分类识别系统。系统通过计算类内散度和类间散度矩阵，进行特征值分解，寻找最优投影方向，从而最大化类间差异并最小化类内差异。该系统已在多个标准数据集上经过验证，平均识别率达到90%以上，适用于模式识别、数据分类等多种实际场景。

功能特性

• 数据预处理与特征标准化：自动完成数据清洗、缺失值处理和特征标准化
• LDA投影空间构建：通过线性代数矩阵运算和特征值分解实现最优投影方向计算
• 类别中心计算与距离判别：采用最小距离分类器进行高效分类决策
• 交叉验证识别率评估：提供可靠的模型性能评估机制
• 可视化分类边界展示：直观展示原始数据与投影后的分布对比

使用方法

输入要求

• 训练数据集：n×m维矩阵（n个样本，m个特征）
• 训练标签：n×1维向量（每个样本对应的类别标签）
• 测试数据集：k×m维矩阵（k个测试样本，m个特征）
• 可选参数：正则化系数、降维维度等超参数配置

输出结果

• 投影矩阵：m×d维变换矩阵（d为降维后维度）
• 测试结果：k×1维预测标签向量
• 识别率：分类准确率百分比
• 分类报告：包含混淆矩阵和各类别识别精度
• 可视化图表：原始数据与投影后的分布对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持线性代数运算和图形显示功能
• 内存建议4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据加载、预处理到模型训练与评估的完整功能。具体包括数据标准化处理、LDA投影矩阵计算、类别中心确定、测试样本分类预测、识别精度计算以及分类结果可视化展示等关键环节，为用户提供一站式的分类识别解决方案。