基于MATLAB的Parzen窗概率密度估计性别识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于身高/体重数据的性别二分类系统，通过Parzen窗非参数估计分别建立男性和女性的概率密度模型。输入测试样本后，系统通过比较概率密度完成分类，并进行误判率统计分析，适用于模式识别与数据分析场景。

详 情 说 明

基于Parzen窗概率密度估计的二分类性别识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于身高/体重数据的性别分类识别系统。系统采用Parzen窗非参数估计方法，分别建立男性和女性类别的概率密度函数模型。通过对新输入的测试样本进行概率密度比较，实现性别分类功能。系统还包含分类错误率统计分析和窗宽参数优化等辅助功能，为模型性能评估提供全面支持。

功能特性

• 概率密度估计：使用Parzen窗方法构建男性和女性类别的概率密度模型
• 性别分类识别：基于最大似然原则对测试样本进行性别分类
• 错误率分析：统计分类错误率，评估模型性能
• 窗宽优化：自动计算推荐窗宽参数值，优化模型表现
• 置信度评分：提供每个分类结果的概率置信度评估
• 可视化输出：清晰展示分类结果及相关统计信息

使用方法

1. 准备输入数据文件：

- 女性样本数据（FEMALE.TXT） - 男性样本数据（MALE.TXT） - 测试样本数据（Test2.txt）

1. 设置窗宽参数值，或使用系统自动优化的推荐参数

1. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 读取训练数据和测试数据 - 构建概率密度估计模型 - 进行性别分类识别 - 生成分类结果和性能统计报告

1. 查看输出结果：

- 每个测试样本的分类标签（男性/女性） - 对应的概率密度估计值 - 整体分类错误率百分比 - 窗宽优化建议报告 - 分类置信度评分

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理、Parzen窗概率密度模型构建、测试样本分类决策、错误率计算分析以及窗宽参数优化选择。该文件整合了所有关键算法模块，完成了从数据输入到结果输出的完整处理链条，并生成详细的性能评估报告。