MATLAB多模型融合分类算法评估平台

资 源 简 介

该MATLAB平台集成了决策树、SVM、KNN、朴素贝叶斯等多种分类算法，提供完整的数据预处理、模型训练与评估功能，帮助用户实现高效准确的数据分类。

详 情 说 明

基于多模型融合的通用分类算法评估平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的集成化分类算法评估平台，集成了决策树、支持向量机(SVM)、k-近邻(KNN)、朴素贝叶斯等多种主流机器学习分类算法。平台提供从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程解决方案，支持用户通过交互式界面灵活选择算法并调整参数，自动生成多维度的评估指标和可视化分析结果，为数据分类任务提供快速、准确的算法支持。

功能特性

• 多算法集成：整合多种经典分类算法，满足不同数据特性的分类需求
• 数据兼容性强：支持CSV/Excel表格数据、图像特征向量、文本词袋模型等多种数据格式输入
• 自动化流程：内置数据预处理、特征工程、模型训练与评估的完整流水线
• 交互式参数调节：提供友好的图形界面，支持算法参数灵活配置
• 全面评估体系：输出准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 丰富可视化：生成混淆矩阵、性能对比雷达图等直观的图表展示
• 智能推荐：基于交叉验证技术提供最佳模型参数配置建议

使用方法

1. 数据准备：准备包含特征列和标签列的数据文件（CSV/Excel格式）
2. 启动平台：运行主程序文件进入图形用户界面
3. 数据加载：通过界面选择并加载数据文件，系统自动识别特征和标签
4. 算法选择：从算法库中选择需要使用的分类算法
5. 参数设置：根据需要调整算法参数或使用默认配置
6. 模型训练：启动训练过程，系统自动进行数据预处理和模型训练
7. 结果分析：查看生成的评估报告、可视化图表和预测结果
8. 结果导出：保存训练模型和评估结果供后续使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 必要工具箱：机器学习工具箱、统计与机器学习工具箱
• 硬件建议：4GB以上内存，支持中等规模数据集处理
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件作为整个应用平台的核心控制中枢，实现了图形用户界面的构建与事件响应处理，负责协调数据加载、预处理、算法调用、模型训练与评估等所有关键流程的调度执行。其具体功能包括：提供交互式操作界面接收用户输入，调度数据预处理模块进行特征工程处理，根据用户选择的算法类型调用相应的分类器实现，管理交叉验证过程以优化模型参数，协调性能评估模块生成各类指标报告，控制可视化组件输出分析图表，并最终整合所有结果生成完整的分类解决方案。