MATLAB模式识别系统：最小距离分类判别与可视化界面设计

资 源 简 介

该项目实现最小距离分类判别算法，自动计算训练样本均值向量并动态绘制分类决策边界。支持二维/三维数据交互式输入与导入，直观展示样本分布与分类结果，适用于模式识别教学与数据分析。

详 情 说 明

基于最小距离分类判别的模式识别界面设计与错误率分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB图形用户界面的模式识别系统，实现了最小距离分类判别算法的完整流程。系统通过计算两类训练样本的中心点（均值向量），构建最小距离分类器，能够动态绘制分类界面并支持交互式数据分析。该系统不仅提供了直观的可视化分类结果展示，还具备全面的错误率分析功能，为模式识别算法的教学演示和实际应用提供了便捷工具。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现最小距离分类判别算法，自动计算两类训练样本的均值向量
• 动态可视化：实时绘制分类决策边界，支持二维和三维数据的散点图展示
• 交互式数据管理：支持用户导入训练样本数据（.mat或.csv格式），可自定义样本维度
• 智能分类识别：对未知测试样本进行自动分类，并可视化显示分类结果
• 性能分析：自动计算分类错误率、生成混淆矩阵，提供详细的精度统计报告
• 结果导出：支持分类结果和决策边界参数的多种格式导出功能

使用方法

1. 数据准备：准备包含两类已知标签的训练样本数据（二维或三维特征向量）
2. 系统启动：运行主程序文件进入图形化操作界面
3. 数据加载：通过界面菜单导入训练样本数据文件
4. 参数设置：选择样本维度（2D/3D）和距离度量方式（默认欧氏距离）
5. 模型训练：点击训练按钮计算中心点并生成分类决策边界
6. 分类测试：导入测试数据集或手动输入样本进行分类识别
7. 结果分析：查看可视化分类结果和性能统计报表
8. 数据导出：保存分类结果和决策边界参数供后续使用

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的构建与事件处理机制，实现了数据导入解析、算法核心逻辑执行、可视化渲染控制以及统计分析计算等关键功能。该文件负责协调整个系统的运行流程，包括用户交互响应、分类器训练过程、实时结果展示和性能评估输出，确保了各功能模块之间的高效协同工作。