MATLAB机器学习算法综合评估与比较系统

资 源 简 介

本项目构建了一个集成数据预处理、算法训练和结果分析的MATLAB机器学习平台。支持多种监督与非监督算法的并行测试，提供交互式数据可视化和自动性能比较报告，便于用户快速导入数据并评估模型效果。

详 情 说 明

MATLAB机器学习算法综合评估与比较系统

项目介绍

本项目是一个集数据预处理、多算法训练评估和结果分析于一体的机器学习平台。系统支持对多种有监督和无监督机器学习算法的并行测试，提供交互式数据可视化分析，并自动生成算法性能比较报告。用户可快速导入数据集，选择适用的机器学习算法进行训练，系统将自动评估模型表现并推荐最优解决方案。

功能特性

• 多算法支持：集成K-means、层次聚类、前馈神经网络、模式识别网络、决策树、随机森林、AdaBoost等多种机器学习算法
• 自动化评估：自动计算准确率、召回率、F1分数、聚类轮廓系数等评估指标
• 交互式可视化：提供混淆矩阵、ROC曲线、聚类分布图、特征重要性排序等分析图表
• 智能推荐：基于交叉验证结果推荐最适合当前数据集的算法
• 模型导出：支持训练完成的最佳模型参数及预测函数接口导出

使用方法

1. 数据导入：准备结构化数据文件（CSV/Excel格式），包含数值型和类别型特征
2. 参数配置：设置特征选择参数、训练测试集划分比例（默认70/30）
3. 算法选择：配置聚类数量、神经网络层数、树深度等超参数
4. 模型训练：系统自动执行多算法并行训练与评估
5. 结果分析：查看性能对比报告和可视化图表，获取最优模型推荐

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Neural Network Toolbox
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，集成了系统全部核心功能模块，包括数据读取与预处理流程控制、多算法并行训练调度机制、模型性能评估指标计算、可视化分析图表生成以及最优算法推荐逻辑的实现。该文件通过统一的用户界面协调各功能组件协同工作，确保整个机器学习分析流程的完整执行。