MATLAB稀疏表示分类算法教学演示程序（SRC-Demo）

资 源 简 介

本MATLAB程序实现基于稀疏表示的分类算法教学演示，包含稀疏优化求解、残差分析和分类决策功能，并提供训练数据可视化，适合机器学习与模式识别教学使用。

详 情 说 明

MATLAB稀疏表示分类算法教学实现程序（SRC-Demo）

项目介绍

本项目为基于稀疏表示（Sparse Representation）的分类算法教学演示程序，旨在通过直观的方式展示稀疏表示分类（SRC）的核心原理与流程。程序通过求解测试样本在训练集上的稀疏线性表示，利用重构残差进行类别决策，并提供了多种稀疏优化求解算法对比，适用于模式识别与机器学习相关课程的教学演示。

功能特性

• 核心算法实现：集成正交匹配追踪（OMP）、基追踪（Basis Pursuit，BP）与LASSO等多种稀疏优化求解算法。
• 完整分类流程：包含数据预处理、稀疏系数求解、基于残差的分类决策以及性能评估。
• 可视化分析：支持训练数据分布、稀疏表示系数分布以及分类结果对比的可视化。
• 参数灵活配置：用户可自由选择优化算法、设置稀疏度阈值或正则化参数等。
• 性能量化评估：输出分类准确率、计算时间、稀疏度等关键性能指标。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（N×d矩阵）与对应类别标签向量，以及测试数据（M×d矩阵）载入MATLAB工作区。
2. 配置参数：在主程序或调用函数中设置相关参数，如'algorithm'（选择OMP/BP/LASSO）、'sparsity'（稀疏度）或'lambda'（正则化参数）。
3. 运行程序：执行主程序，算法将自动完成数据标准化、稀疏求解、分类决策过程。
4. 查看结果：程序将在命令行输出分类准确率等指标，并生成显示数据分布、稀疏系数及分类结果的可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox，用于BP和LASSO算法）

文件说明

主程序文件承载了项目的核心调度与执行逻辑，它整合了数据加载与预处理、稀疏表示模型的求解计算、分类决策的实现、结果可视化的生成以及最终性能指标的评价与输出，为用户提供了一个完整且可交互的算法演示流程。