基于云模型的Iris分类器MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用云模型理论开发MATLAB分类器，通过萼片和花瓣的四个属性对三种鸢尾花进行自动分类。核心算法基于云模型的三个数字特征（期望、熵、超熵）实现数据不确定性建模，提供简洁高效的分类解决方案。

详 情 说 明

基于云模型的Iris数据集分类器

项目介绍

本项目应用云模型理论构建了一个鸢尾花分类器。通过分析Iris数据集的四个形态属性（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），程序能够自动识别三种鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的类别。核心方法是利用云模型的三个数字特征（期望值Ex、熵En、超熵He）来描述每个类别的属性特征，并基于此生成分类规则，最终输出分类准确率、混淆矩阵及不确定性分析。

功能特性

• 云模型分类：采用云图生成与逆云计算技术，构建分类器决策模型
• 数据预处理：自动完成数据归一化与特征提取
• 参数可配置：支持用户自定义云滴数量、熵阈值等关键参数
• 结果可视化：生成决策云图，直观展示云滴分布和分类边界
• 评估报告：提供分类准确率、混淆矩阵及基于超熵的不确定性分析

使用方法

1. 运行主程序文件
2. 程序自动加载Iris数据集（内置150个样本）
3. 根据需要调整云分类参数（默认参数已优化）
4. 查看输出结果：

- 终端显示分类准确率（百分比） - 生成分类结果矩阵（实际vs预测类别对比） - 弹出决策云图可视化窗口 - 显示不确定性分析报告（含超熵数值）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了数据加载与预处理、云模型参数计算、分类规则构建、样本分类决策、结果评估与可视化等核心功能。具体实现了数据归一化处理、逆云发生器计算数字特征、前向云生成器产生云滴、基于确定度的分类决策、准确率统计与混淆矩阵生成，以及云图绘制和不确定性分析报告输出。