MATLAB实现的LVQ神经网络模式分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的LVQ神经网络实现，支持LVQ1/LVQ2算法，包含网络初始化、权重更新和学习率调整等训练流程。适用于多维数据的模式识别与分类任务，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的高效模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的LVQ（学习向量量化）神经网络分类器。LVQ是一种高效的监督学习模式分类算法，通过竞争学习机制将输入样本映射到原型向量，构建简洁而强大的分类模型。该系统支持LVQ1和LVQ2两种经典算法变体，提供了从数据预处理、模型训练到性能评估的完整分类解决方案。

功能特性

• 双算法支持：集成LVQ1和LVQ2两种经典学习策略，适应不同的分类需求
• 完整训练流程：实现网络初始化、权重迭代更新、自适应学习率调整等完整训练过程
• 实时训练监控：可视化展示分类边界动态变化和误差收敛过程
• 数据预处理：内置归一化、标准化等多种数据预处理功能
• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵、分类报告等详细评估指标
• 预测与导出：支持新样本分类预测和结果导出功能

使用方法

数据准备

准备训练数据集（n×m矩阵，n为样本数，m为特征维数）和对应的标签向量（n×1），以及测试数据集（k×m矩阵）。

参数设置

配置网络参数包括学习率、迭代次数、原型向量数量等，并选择LVQ1或LVQ2算法模式。

模型训练

运行训练程序，系统将自动完成网络初始化、迭代训练和模型优化过程。

结果分析

查看训练后的分类性能报告，包括准确率、召回率、F1分数等指标，并通过可视化图表分析分类效果。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 需要MATLAB基本工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能枢纽，包括算法选择调度、数据预处理流程控制、网络训练过程管理、可视化图形生成以及模型保存与加载机制的集成协调。该文件作为整个系统的入口点，负责调用各个功能模块并确保分类任务的完整执行。