MATLAB多维模式分类工具箱——Fisher、感知器与近邻算法集成

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的多维模式分类工具箱，集成了Fisher判别分析、感知器算法和近邻分类优化方法。该工具箱支持线性可分数据的高效分类和近邻算法优化，适用于教学演示和实际模式识别任务，操作简便且功能齐全。

详 情 说 明

多维模式分类工具箱

项目介绍

本项目是基于MATLAB开发的多维模式分类算法集成工具箱，实现了Fisher线性判别、感知器、最小二乘法、近邻算法和决策树等经典模式分类方法。工具箱提供从数据预处理、模型训练到性能评估的完整分类流程，支持多种算法对比分析，适用于教学演示与科研实验。

功能特性

• 多元线性分类：集成Fisher判别分析、感知器算法和最小二乘分类三种线性模型
• 近邻算法优化：实现标准K-近邻法，并包含剪辑近邻与压缩近邻两种优化版本
• 非线性决策建模：基于二叉决策树构建复杂决策边界，支持分类规则可视化
• 全面性能评估：提供多指标量化评估（准确率/召回率/F1值）与决策边界可视化对比

使用方法

数据准备

将训练数据保存为n×d特征矩阵和n×1标签向量，测试数据为m×d特征矩阵

基本调用流程

% 1. 加载数据 load('train_data.mat'); % X_train, y_train load('test_data.mat'); % X_test

% 2. 选择算法并设置参数 params = struct('k', 3, 'max_epochs', 1000, 'learning_rate', 0.01);

% 3. 训练模型 model = train_fisher(X_train, y_train, params);

% 4. 预测与评估 [predictions, scores] = classify_model(model, X_test); accuracy = evaluate_performance(y_true, predictions);

算法对比实验

使用内置对比模块可生成多种算法的性能对比报告： compare_algorithms(X_train, y_train, X_test, y_test, 'metrics', {'accuracy', 'f1'});

系统要求

• 运行平台：MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥4GB RAM（处理万级以上样本量时建议8GB）

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能，包括数据加载与预处理接口、五种分类算法的统一训练框架、模型预测与结果评估流程，以及决策边界可视化模块。该文件通过模块化设计支持单算法独立运行和多算法对比实验两种模式，可直接生成分类性能报告和比较图表。