基于PCA-NN混合模型的MATLAB分类器实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了主成分分析（PCA）与神经网络（NN）结合的混合分类算法。通过PCA对高维数据降维提取关键特征，再将精简数据送入神经网络进行训练与预测，有效提升分类效率并降低计算复杂度。适用于模式识别与数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于主成分分析降维的神经网络分类器设计

项目介绍

本项目实现了一种结合主成分分析（PCA）与神经网络（NN）的混合机器学习算法。通过PCA对原始高维数据进行降维处理，提取主要特征分量，再将降维后的数据输入到神经网络中进行训练和预测。该设计既保留了数据的主要信息，又降低了神经网络模型的复杂度，从而有效提升了训练效率和预测准确性。

功能特性

• 数据预处理: 支持CSV、Excel或MAT格式的多维数值型数据集输入，可自动识别分类标签
• PCA降维分析: 自动计算主成分贡献率，确定最优降维维度
• 神经网络分类: 构建多层感知机模型，支持自定义网络结构参数
• 可视化分析: 提供降维特征空间分布、训练收敛曲线、混淆矩阵等多种可视化结果
• 性能评估: 自动输出分类准确率、精确率、召回率等多项评估指标

使用方法

1. 准备数据: 将待处理数据集放置于项目目录下，确保数据格式符合要求
2. 参数配置: 在配置文件中设置PCA降维维度和神经网络结构参数
3. 运行主程序: 执行主程序启动整个训练流程
4. 查看结果: 在输出目录中查看生成的分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 深度学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的算法流程，包括数据读取与预处理、主成分分析降维、神经网络模型构建与训练、预测结果评估以及可视化图表生成等核心功能。该文件整合了所有关键模块，用户可通过简单配置即可完成从数据输入到结果输出的全流程分析。