MATLAB实现的最小距离分类器模式识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用最小距离分类器算法对多类别多维数据进行自动分类。系统计算各类中心向量，通过欧氏距离判定样本类别，并支持可视化分类界面与精度评估。

详 情 说 明

模式识别系统：基于最小距离分类器

项目介绍

本项目在MATLAB环境中实现了一个基于最小距离分类器的模式识别系统。该系统能够高效处理多类别、多维数据的分类任务，通过自动计算各类别中心向量，并依据欧氏距离准则对未知样本进行类别判定。系统集成了数据预处理、模型训练、分类预测、结果可视化及性能评估等完整流程，为用户提供一个直观且功能全面的模式识别解决方案。

功能特性

• 核心算法：实现最小距离分类器，支持欧氏距离计算与最近邻分类
• 数据处理：内置数据标准化预处理模块，提升模型鲁棒性
• 多类别支持：可处理两个及以上类别的分类问题
• 多维数据兼容：支持任意特征维度的数据集（重点优化2D/3D数据可视化）
• 可视化分析：提供训练数据分布散点图、决策边界划分示意图
• 性能评估：生成混淆矩阵，计算整体分类准确率、各类别精确率与召回率
• 用户友好：提供简洁的函数接口和交互式可视化界面

使用方法

1. 准备数据：整理训练数据（N×M矩阵）和对应标签（N×1向量），测试数据（K×M矩阵）
2. 调用分类器：使用主函数或指定接口函数，输入训练数据和测试数据
3. 参数设置：可选择距离度量方式（默认欧氏距离）、是否启用数据标准化（默认开启）
4. 获取结果：系统返回预测标签、模型参数、性能指标和可视化图形

基本调用示例： % 加载数据（train_data, train_labels, test_data） [predictions, accuracy, centers] = main(train_data, train_labels, test_data);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据标准化预处理、类别中心向量计算、基于欧氏距离的样本分类决策、分类结果精度评估与分析，以及训练数据分布和决策边界的可视化展示。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，用户可通过调用此程序完成整个模式分类任务。