MATLAB统计模式识别算法集成系统发布

资 源 简 介

本项目集成多种经典统计模式识别算法，提供线性分类器（感知器、LDA）与非线性分类器（多类SVM）等核心功能，适用于模式识别与分类任务研究。代码结构清晰，便于MATLAB用户快速调用与扩展。

详 情 说 明

统计模式识别算法集成系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的统计模式识别算法库，涵盖多种常用的模式识别与分类算法。系统集成了线性分类、非线性分类、特征降维、聚类分析和模型评估等核心功能模块，为模式识别研究和应用提供全面的算法支持。

功能特性

核心功能模块

1. 线性分类器模块：实现感知器、线性判别分析(LDA)等线性分类算法
2. 非线性分类模块：支持多类SVM分类，包括线性核、多项式核和RBF核
3. 特征降维模块：实现主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)降维
4. 聚类分析模块：包含k-means聚类和期望最大化(EM)算法
5. 模型评估模块：提供各类算法的性能评估指标计算
6. 可视化展示：对分类结果、特征分布和聚类结果进行可视化显示

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：m×n维数值矩阵，m为样本数量，n为特征维度
2. 标签数据：m×1维分类标签向量（分类算法需提供）
3. 算法参数：各类算法对应的参数设置（如SVM的核参数、k-means的聚类数等）
4. 测试数据集：待分类或聚类的m_test×n维数据矩阵

输出结果

1. 分类/聚类结果：预测标签向量或聚类归属向量
2. 模型参数：训练得到的分类器参数（如权重向量、支持向量等）
3. 降维结果：降维后的特征矩阵及变换矩阵
4. 性能指标：准确率、召回率、F1分数等评估指标
5. 可视化图形：分类边界图、聚类分布图、特征散点图等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：最低4GB，推荐8GB以上
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法选择、参数配置、数据处理流程控制以及结果展示。该文件集成了所有功能模块的调用接口，能够根据用户输入自动选择相应的算法执行模式识别任务，并生成包括分类结果、模型参数、性能评估和可视化图形在内的完整输出。