基于MATLAB的二分类线性分类器系统设计与实现

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的线性分类器系统，包含数据预处理、特征可视化、感知机与最小二乘法两种分类算法，并提供分类决策边界的图形化展示功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的二分类线性分类器系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的二分类线性分类器系统，采用MATLAB语言开发。系统集成了数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化等完整机器学习流程，支持感知机算法和最小二乘法两种经典的线性分类方法。该系统能够有效处理二分类问题，并提供直观的可视化分析工具。

功能特性

• 数据预处理与特征可视化：提供数据标准化处理和二维特征分布可视化
• 双算法支持：实现感知机算法和最小二乘法两种线性分类方法
• 决策边界展示：自动计算并图形化显示分类决策边界
• 性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标及混淆矩阵分析
• 交互式可视化：生成多角度展示分类结果的可视化图表

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵X和标签向量Y）和测试数据集
2. 参数配置：设置学习率、最大迭代次数、收敛阈值等超参数
3. 模型训练：选择算法类型进行模型训练
4. 性能评估：使用测试集评估模型性能
5. 结果分析：查看生成的可视化图表和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、算法选择与模型训练模块、结果可视化模块以及性能评估模块。它负责协调整个分类流程，调用相应的数据处理、算法实现和图形显示功能，最终输出训练好的模型参数、分类性能报告以及多种可视化分析图表。