MATLAB基于多类分类器的模式识别系统仿真与性能分析实现

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了模式识别系统仿真流程，整合线性判别、贝叶斯决策、聚类分析、特征压缩与现代分类算法五类核心方法。通过对比分类准确率等指标，系统评估不同分类器性能，适用于模式识别教学与算法验证研究。

详 情 说 明

模式识别系统仿真与性能分析

项目介绍

本项目构建了一个完整的模式识别仿真系统，实现了从数据预处理到分类决策的全流程。系统集成了线性判别、贝叶斯决策、聚类分析、特征压缩和现代分类算法五类核心方法，通过对比不同分类器在相同数据集上的性能表现（包括分类准确率、风险代价和计算效率），为各技术的适用场景提供评估依据。系统支持对合成数据集与真实数据集进行可视化分析，包括分类边界展示、聚类树状图生成和特征变换效果分析。

功能特性

• 多类分类算法：集成感知器算法、Fisher线性判别、最小风险贝叶斯分类器等多种经典算法
• 聚类分析：实现AGNES分层聚类算法，支持树状图生成与剪枝优化
• 特征处理：提供特征压缩与变换功能，包括K-L变换等维度压缩技术
• 性能评估：综合分析分类准确率、风险代价、计算效率等多维度指标
• 可视化展示：支持二维特征空间分类边界图、聚类树状图、特征投影散点图等可视化输出
• 灵活配置：可自定义风险决策矩阵、聚类阈值、核函数类型、特征保留维度等参数

使用方法

1. 数据准备：准备训练集（N×D维矩阵）和对应标签向量，测试集（M×D维矩阵）可选配真实标签
2. 参数配置：设置风险决策矩阵、聚类阈值、特征保留维度等运行参数
3. 运行系统：启动主程序，系统将自动执行数据处理、模型训练和性能分析
4. 结果查看：获取分类预测结果、性能指标报表及各类可视化图形
5. 模型分析：查看SVM支持向量、线性分类器权重、特征向量矩阵等模型参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于部分可视化功能）
• 至少4GB内存（处理大规模数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度功能，负责整合数据预处理、特征提取、模型训练与评估的全流程。具体实现了参数初始化、算法选择调度、多分类器并行执行、性能指标计算比较以及结果可视化输出等关键任务。通过模块化设计协调各个功能组件，确保五类核心方法能够基于统一数据标准进行公平对比，并生成综合性能分析报告。