基于PCA+SVM+KNN的MATLAB多分类器性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目集成主成分分析(PCA)与SVM、KNN分类器，提供可视化界面进行多分类器性能对比。支持预设样本与自定义数据集导入，适用于小规模数据的分类分析与算法评估。

详 情 说 明

基于PCA+SVM+KNN的多分类器性能对比分析系统

项目介绍

本项目是一个集成主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）和K近邻算法（KNN）的机器学习分类系统。系统旨在通过数据降维与不同分类算法的结合，实现对小型数据集的分类分析。用户可直接使用内置样本数据，也可导入自定义数据集。系统提供直观的可视化界面，展示各分类器的准确率、混淆矩阵以及降维后的分类边界，方便用户进行算法性能的对比与评估。

功能特性

• 多算法集成：支持SVM、KNN以及结合PCA降维的PCA+SVM、PCA+KNN四种分类模式。
• 灵活数据输入：内置Iris鸢尾花经典数据集，同时支持用户导入符合格式要求的自定义CSV或MATLAB数据文件。
• 综合性能评估：计算并展示四种分类模式的准确率、混淆矩阵及算法运行时间。
• 丰富结果可视化：生成分类准确率对比表、混淆矩阵热力图、PCA降维后的分类边界图以及算法耗时对比柱状图。
• 用户友好界面：提供图形化界面（GUI），操作简单，结果展示清晰直观。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统图形界面将自动打开。
2. 选择数据源：

* 使用内置数据：直接点击相应按钮加载默认的Iris数据集。 * 导入自定义数据：通过界面选择本地的CSV（首行为特征列名，末列为分类标签）或MAT文件。

1. 配置参数（可选）：可调整PCA降维的主成分数量、KNN的K值等算法参数（部分版本提供）。
2. 运行分析：点击“开始分析”或类似功能按钮，系统将自动进行数据预处理、模型训练与预测。
3. 查看结果：分析完成后，界面将展示准确率对比表格、混淆矩阵图、分类边界可视化图及耗时对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能，包括图形用户界面的创建与布局、内置数据集与自定义数据文件的读取与解析、PCA降维过程的执行、SVM与KNN分类模型的训练与预测、各项性能指标（准确率、混淆矩阵、运行时间）的计算，以及最终结果（表格与图形）的生成与显示。它是整个系统功能调度与实现的中枢。