MATLAB稀疏编码自学习框架系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于稀疏编码与自学习框架的机器学习系统，可有效应对标签稀缺场景。通过无标签数据训练稀疏字典，结合迁移学习机制，将特征迁移至小规模有标签数据，提升分类性能。系统支持算法测试与分析，适用于半监督学习研究。

详 情 说 明

基于稀疏编码的自学习框架实现与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个集成稀疏编码与自学习迁移的机器学习系统，专注于解决标签数据稀缺场景下的分类问题。系统通过稀疏编码算法从大规模无标签数据中学习特征字典，并利用迁移学习机制将学到的特征表示应用于小规模有标签数据的监督任务，有效提升在数据分布差异条件下的分类性能。

功能特性

• 稀疏字典学习：采用K-SVD与OMP算法从无标签数据中自动学习稀疏字典
• 特征迁移适配：将学得的字典特征迁移至有标签数据，生成新的稀疏特征表示
• 监督分类训练：基于迁移特征训练分类器，支持多种主流分类算法
• 跨分布性能评估：提供分类准确率、特征稀疏度、算法收敛性等多维度评估指标
• 参数灵活配置：支持字典大小、稀疏度阈值等超参数的灵活调整

使用方法

1. 数据准备：准备小规模有标签数据集（N≤1000）和大规模无标签数据集（M≥10000），确保特征维度一致
2. 参数配置：在配置文件中设置字典大小、稀疏度阈值、迭代次数等超参数
3. 执行训练：运行主程序启动稀疏字典学习与特征迁移流程
4. 结果获取：系统输出稀疏字典、迁移特征表示、分类模型及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少8GB内存（处理大规模数据时推荐16GB以上）
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，主要包括四大功能模块的协同工作：首先对输入数据进行标准化预处理，然后调用稀疏编码算法在无标签数据上训练特征字典，接着通过迁移学习机制将有标签数据投影到字典空间生成新特征表示，最后基于迁移特征训练分类器并生成性能评估报告。该文件还负责算法参数的解析配置和各模块间的数据流转控制。