MATLAB概率神经网络(PNN)分类与模式识别系统实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发概率神经网络(PNN)分类系统，支持多类别数据的高效分类与模式识别。通过概率密度估计快速处理小样本和高维数据，包含完整的数据预处理模块，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于概率神经网络（PNN）的分类与模式识别系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）算法，专注于解决高效的分类与模式识别问题。PNN基于贝叶斯决策理论，利用Parzen窗非参数估计方法进行概率密度估计，通过径向基函数（RBF）网络结构实现快速的模式分类。该系统特别适用于小样本学习、高维数据处理等多类别分类场景，集成了完整的数据预处理、模型训练、预测评估流程，并提供直观的可视化界面展示分析结果。

功能特性

• 高效分类算法：基于最大后验概率原则，实现快速准确的样本分类
• 多类别支持：能够处理两种及两种以上类别的分类任务
• 概率输出：提供每个样本属于各个类别的后验概率分布
• 参数可调：支持平滑系数（Spread）调节，优化模型性能
• 全面评估：包含准确率、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数等性能指标
• 丰富可视化：提供分类边界图、概率分布热力图、ROC曲线（二分类）等图形化展示

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备特征矩阵（N×D，N为样本数，D为特征维度）和对应的标签向量（N×1）
2. 测试数据：准备与训练集特征维度一致的特征矩阵（M×D，M为测试样本数）

参数设置

• 根据具体数据集特性调整平滑系数（Spread）参数，该参数控制概率密度估计的平滑程度

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 设置合适的平滑系数参数
3. 运行PNN模型进行训练和预测
4. 查看分类结果和性能指标
5. 分析可视化图表优化模型参数

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（根据数据集大小适当增加）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，包括数据加载与预处理模块、概率神经网络模型构建模块、模型训练与参数优化模块、分类预测与概率计算模块、性能评估指标计算模块以及多种可视化结果生成模块。该文件作为整个项目的入口点，提供了完整的分类流水线，用户可通过调整参数配置来适应不同的分类任务需求。