基于GMDH的多分类器自适应集成选择MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于GMDH的多分类器自适应集成选择框架，能够自动评估基分类器性能并构建最优集成策略，适用于模式识别与数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于GMDH的多分类器自适应集成选择系统

项目介绍

本项目实现了一种基于自组织数据挖掘(GMDH)的多分类器集成选择框架。系统能够自动评估多个基分类器的性能表现，通过GMDH算法的自组织特性构建最优的集成组合策略。该方法通过模型选择和复杂度控制的平衡机制，有效提升集成模型的泛化能力和鲁棒性。

功能特性

• 多分类器性能评估与特征分析：系统自动评估各类基分类器的性能表现，并进行深入的特征分析
• 基于交互验证的模型复杂度控制：采用交叉验证技术防止过拟合，确保模型泛化能力
• 自适应集成权重优化：通过GMDH算法动态优化各分类器在集成中的权重分配
• 集成模型性能验证与对比分析：提供全面的性能评估指标，并与单一分类器及其他集成方法进行对比

使用方法

1. 准备输入数据：训练数据集（n×m维数值矩阵，包含特征和标签）、测试数据集（k×m维矩阵）
2. 配置基分类器集合：包含SVM、决策树、KNN、神经网络等分类器对象
3. 设置算法参数：GMDH网络层数限制、复杂度惩罚系数、交叉验证折数等
4. 运行系统主程序，自动完成集成模型构建和优化过程
5. 查看输出结果：最优集成模型、性能评估报告、网络结构图和对比分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（如需使用神经网络分类器）
• 至少8GB内存（建议16GB以上处理大规模数据集）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、基分类器性能评估、GMDH网络构建与优化、集成权重计算、模型验证以及结果可视化。该文件整合了完整的自适应集成选择流程，能够自动完成从数据输入到结果输出的全过程处理。